感謝中國人民大學的胡鶴老師，課程理論實踐結合，講得很好~ 神經網絡是從生物領域自然的鬼斧神工中學習智慧的一種應用。人工神經網絡（ANN）的發展經歷的了幾次高潮低谷，如今，隨着數據爆發、硬件計算能力暴增、深度學習算法的優化，我們迎來了又一次的ANN雄起時代，以深度學習為首的人工神經網絡，又一次走入 ...

學習方式 根據數據類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方式。在機器學習領域，有幾種主要的學習方式。將算法按照學習方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據輸入數據來選擇最合適的算法來獲得最好 ...

學習方式 根據數據類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方式。在機器學習領域，有幾種主要的學習方式。將算法按照學習方式分類是一個不錯的想法，這樣可以讓人們在建模和算法選擇的時候考慮能根據輸入數據來選擇最合適的算法來獲得最好 ...

人工神經網絡由一系列神經元組成: 每個神經元都代表了一個特定的線性函數： 每個單元都會進行以下的計算過程： ini = ΣWj,iaj ai = g(ini) 通過調整每一個神經元的權值W，可以使得整個神經網絡非常好的擬合數據。 激活函數 每個神經元中都有一個激活函數，通常 ...

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 ...

神經網絡是一門重要的機器學習技術。它是目前最為火熱的研究方向--深度學習的基礎。學習神經網絡不僅可以讓你掌握一門強大的機器學習方法，同時也可以更好地幫助你理解深度學習技術。 　　本文以一種簡單的，循序的方式講解神經網絡。適合對神經網絡了解不多的同學。本文對閱讀沒有一定的前提要求，但是懂一些 ...

神經網絡 結構 （Architecture） : 結構指定了網絡中的變量和它們的拓撲關系。例如，神經網絡中的變量可以是神經元連接的權重（weights）和神經元的激勵值（activities of the neurons）。 激勵函數（Activity Rule）: 作用:激勵函數 ...

首先要簡單區別幾個概念：人工智能，機器學習，深度學習，神經網絡。這幾個詞應該是出現的最為頻繁的，但是他們有什么區別呢？ 人工智能：人類通過直覺可以解決的問題，如：自然語言理解，圖像識別，語音識別等，計算機很難解決，而人工智能就是要解決這類問題。 機器學習：機器學習是一種能夠賦予機器學習的能力 ...