谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程[1.1]：前馈神经网络——人工神经元

目前，深度学习已经成为了一门热门的技术。很多开发人员想系统的学习一下深度学习，但苦于没有找到一个很好的平台。基于此，AI100 开始引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程。每天在公众号中推送一个视频，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。

讲师简介

Hugo Larochelle 教授师从 Yoshua Bengio 教授，并且在 Geoffrey Hinton 教授那里做了两年的博士后工作。目前 Hugo Larochelle 教授是 Google Brain 的研究科学家。他在 Youtube 上面的神经网络课程视频讲的深入浅出，非常适合从零开始学习。

课程主要内容

1. 什么是神经网络？（P2）
2. 神经网络中的激活函数的性质。（P3）

PPT 解释如下：

P1. 首页

P2. 主要讲解了什么是权重，什么是偏差，什么是激活函数。

P3. 二维可视化的激活函数表示图

课程作业

如果我们要设计一个三层网络，即一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。假设，W1 和W2是链接矩阵，b1和b2是偏差项，g(·)是激活函数，那么当输入数据是x时，输出结果 h(x) = _____________。

课程讨论群

我们组织了课程讨论群，请先扫描下面的二维码关注我们的公众号，在交流群一栏中选择 DL课程讨论群，添加课程负责人。然后将课程作业答案发送给他，通过之后，他会邀请你加入讨论。

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