这是一份开光的课程 |《神经网络》中文字幕版（1.3 & 1.4）

《Neutral Network for Machine Learning》（机器学习中的神经网络）系列课程，是深度学习大神 Geoffrey Hinton 毕生所学之作，也是他目前唯一一门的公开课。

Hinton 何许人？之前介绍过，他是深度学习的开山祖师，三大巨头（另2位巨头是 Yann LeCun 和 Yoshua Bengio，其中 Yann LeCun 是Facebook的人工智能研究总监，CNN（卷积神经网络）之父，同时也是 Hinton 的学生！）。

金庸小说里常见的桥段是，主角偶然的机会，得到了某位武学大师的秘籍，功力大（kai）增（gua）而成就伟业，张无忌的九阳神功、令狐冲的独孤九剑、虚竹的天山六阳掌、郭靖的降龙十八掌等等......

也许你很高傲，但面对这位祖师的毕生所学之作，我也要恭喜点进来的你，因为这份视频教程推出了中文字幕（翻译的是雷锋网旗下的公众号AI研习社，公众号：okweiwu，二维码见文末），更重要的是，这份中文字幕版，得到了 Hinton 神的亲自授权！

往期课程：

1.1 为什么要学习机器学习 & 1.2 神经网络机制中的脑科学原理

本文推送的是《Neutral Network for Machine Learning》这个系列的：

• 1.3 简单的神经元模型
• 1.4 ANN的MNIST学习范例

1.3 简单的神经元模型

神秘的神经元是如何传输信号的？什么样的数学公式可以模拟如此复杂的系统？有哪些常用的神经元模型？线性激励神经元ReLU和鼎鼎大名的Sigmoid又有何区别？这节课中，Hinton将为你一一解答。

1.4 ANN的MNIST学习范例

以经典的手写数字识别问题为例，详细讲解神经网络是如何从杂乱无章的图像中学习到潜在特征，并完美地区分不同数字的。主要步骤：设计简单的双层网络结构，数据准备，权值初始化，模型训练及权值动态更新。

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