人工智慧已經是各大**經常聚焦的話題，人工智慧、機器學習、深度學習與神經網路之間究竟是怎樣的關係？
神經網路是深度學習的重要基礎，作為實現人工智慧的技術之一，曾經在歷史的長河中沉睡了數十年，為何又能夠重新甦醒、熠熠生輝。本文將詳細介紹神經網路的前生今世，以及它的基本結構、實現形式和核心要點。歡迎感興趣的小夥伴們一起圍觀、一起討論。
本場 chat 主要內容如下：
什麼是機器學習；
機器學習面臨的挑戰：過度擬合；
神經網路的歷史與組成；
神經網路的訓練及單層神經網路的侷限性；
多層神經網路的訓練；
代價函式與學習規則；
神經網路分類示例。
閱讀全文:
從生物神經網路到人工神經網路
如今提及人工智慧，大家期待的一定是某種可以 學習 的方法，這種方法使用數學模型從資料中獲取模式的某種表示。在眾多 學習 方法中，獲得最多關注，承載最多期望的非 神經網路 莫屬。既然我們將這種數學方法稱作神經網路，那麼他必然和廣泛存在於生物體內的神經網路存在某種聯絡。讓我們考察乙個典型的神經連線。每個...
從MLP到神經網路
多層感知器 mlp 是一種非常簡單的神經網路，其實現起來也是非常容易滴。那我們就來看一看吧 首先，先看一下來自維基百科的介紹 多層感知器 multilayer perceptron,縮寫mlp 是一種前向結構的 人工神經網路 對映一組輸入向量到一組輸出向量。mlp可以被看作是乙個有向圖，由多個的節點...
機器學習 從感知機到神經網路，再到深度學習
神經元模型是神經網路中最基本的成分。這裡先介紹m p神經元模型 m p代表的是mcculloch and pitts，名字 神經元接受來自n個其他神經元傳遞過來的輸入訊號，這些輸入訊號通過帶權重的連線進行傳遞。總輸入值 已經加權之後 與閾值 進行比較，通過乙個啟用函式 比如sigmoid 產生超過閾...