深度學習 – 自適應線性單元 如前所述，在 20 世紀 50 年代，感知器 (Rosenblatt, 1956, 1958) 成為第一個能根據每個類別的輸入樣本來學習權重的模型。約在同一時期，自適應線性單元 (adaptive linearelement, ADALINE) 簡單地返回函數 f ...

人工智能的浪潮正席卷全球，諸多詞匯時刻縈繞在我們的耳邊，如人工智能，機器學習，深度學習等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顧名思義用計算機來構造復雜的，擁有與人類智慧同樣本質特性的機器。經過幾十年的發展，在2012年后，得益於數據量的上漲，運算力的提升和機器學習算法(深度學習)的出現 ...

深度學習 – 多層神經網絡 單層網絡 先回顧一下單層網絡，即一個神經元（自適應線性單元），如下圖所示。 可以使用梯度下降法訓練模型，確定權重與偏置。 多層神經網絡歷史 深度學習涉及訓練多層神經網絡，也稱為深度神經網絡。 在20世紀50年代Rosenblatt感知器被開發 ...

人工神經網絡(ANN)介紹 生物神經元 人腦有數十億個神經元。神經元是人腦中相互連接的神經細胞，參與處理和傳遞化學信號和電信號。 以下是生物神經元的重要組成部分: 樹突 – 從其他神經元接收信息的分支 細胞核 – 處理從樹突接收到的信息 軸突 – 一種被神經元用來傳遞信息 ...

無論即將到來的是大數據時代還是人工智能時代，亦或是傳統行業使用人工智能在雲上處理大數據的時代，作為一個有理想有追求的程序員，不懂深度學習（Deep Learning）這個超熱的技術，會不會感覺馬上就out了？現在救命稻草來了，《零基礎入門深度學習》系列文章旨在講幫助愛編程的你從零基礎達到 ...

深度學習是啥 在人工智能領域，有一個方法叫機器學習。在機器學習這個方法里，有一類算法叫神經網絡。神經網絡如下圖所示： 上圖中每個圓圈都是一個神經元，每條線表示神經元之間的連接。我們可以看到，上面的神經元被分成了多層，層與層之間的神經元有連接，而層內之間的神經元沒有連接。最左邊的層叫做輸入層 ...

未來將是人工智能和大數據的時代，是各行各業使用人工智能在雲上處理大數據的時代，深度學習將是新時代的一大利器，在此我將從零開始記錄深度學習的學習歷程。 我希望在學習過程中做到以下幾點： 了解各種神經網絡設計原理。 掌握各種深度學習算法的python編程實現。 運用深度 ...

線性回歸 數學中的回歸是指，現實中的變量之間存在一種函數關系，通過一批樣本數據找出這個函數關系，即通過樣本數據回歸到真實的函數關系。 線性回歸/Linear Regression是指，一些變量之間 ...