受到生物神经网络的启发，计算机学家 Frank Rosenblatt 在 20 世纪 60 年代提出了一种 模拟生物神经网络的的人工神经网络结构，称为感知器（Perceptron）。单层感知器 结构图如下。
本文介绍了神经网络的发展过程，从单层感知器到多层感知器，再到BP神经网络，最后介绍了Hopfield神经网络。
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。
单层感知器是美国心理学家Frank Rosenblatt于1958年提出的一种具有单层计算单元的神经网络，称为Perceptron，即感知器。单层感知器的结构和功能非常简单，目前在解决实际问题时已经很少被采用，但它对于研究神经网络具有重要意义。
导语 PaddlePaddle 高度支持灵活和高效的循环神经网络配置。本周进阶篇推文将围绕RNN模型展开，指导你如何在 PaddlePaddle 中配置和使用循环神经网络。本周推文目录如下： 2.11：【进阶篇】RNN配置 2.12：【进阶篇】Recurrent Group教程 2.13：【进阶篇】支持双层序列作为输入的Layer 2.14：【进阶篇】单双层RNN API对比介绍 编写｜PaddlePaddle 排版｜wangp 本文以PaddlePaddle的双层RNN单元测试为示例，用多对效果完全相同的
Artificial Neural Network, 缩写ANN, 简称为神经网络，在机器学习，尤其是深度学习领域广泛应用。
一 单层神经网络（感知器） 1.结构 下面来说明感知器模型。 在原来MP模型的“输入”位置添加神经元节点，标志其为“输入单元”。其余不变，于是我们就有了下图：从本图开始，我们将权
人工神经网络有两个重要的超参数，用于控制网络的体系结构或拓扑：层数和每个隐藏层中的节点数。配置网络时，必须指定这些参数的值。
神经网络分类： 机器学习的四要素 讨论：线性模型与广义线性模型 对于部分数据来说，其本身就是稀疏，可以通过线性模型直接优化求解，但是实际生活中大多数数据都是不稀疏，并且不可以通过简单的线性模型直接
4、轴突：细胞体伸出的最长的一条突起，也叫神经纤维。长而细。末端细分支为神经末梢。输出端
从本章起，我们将正式开始介绍神经网络模型，以及学习如何使用TensorFlow实现深度学习算法。人工神经网络（简称神经网络）在一定程度上受到了生物学的启发，期望通过一定的拓扑结构来模拟生物的神经系统，是一种主要的连接主义模型（人工智能三大主义：符号主义、连接主义和行为主义）。本章我们将从最简单的神经网络模型感知器模型开始介绍，首先了解一下感知器模型（单层神经网络）能够解决什么样的问题，以及它所存在的局限性。为了克服单层神经网络的局限性，我们必须拓展到多层神经网络，围绕多层神经网络我们会进一步介绍激活函数以及反向传播算法等。本章的内容是深度学习的基础，对于理解后续章节的内容非常重要。
感知器是一种前馈人工神经网络，是人工神经网络中的一种典型结构。感知器具有分层结构，信息从输入层进入网络，逐层向前传递到输出层。根据感知器神经元变换函数、隐层数以及权值调整规则的不同，可以形成具有各种功
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。 那么机器学习中的神经网络是如何实现
在大数据年代，各种机器学习算法的应用也日渐广泛。虽然在实际生产中只要调用各种成熟的算法库即可解决机器学习问题，但我们也需要对这些算法有概念上的了解。小编在这里就逐渐为大家带来各种经典算法的快速入门，希望大家有所收获。 悠久历史 神经网络是一个非常古老的传说。 自从40年代初心理学家 W.W.Mcculloch 和梳理逻辑家 W.Pitts 提出 M-P 模型以来，大家对其研究可谓是一波三折，跌宕起伏。神经网络不断地从「看好」到「被打击，到「被冷落」，再到「被看好」中循环。 以下列举了一些主要的神经网络发展的
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神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循
在生物学中，神经元细胞有兴奋与抑制两种状态。大多数神经元细胞在正常情况下处于抑制状态，一旦某个神经元受到刺激并且电位超过一定的阈值后，这个神经元细胞就被激活，处于兴奋状态，并向其他神经元传递信息。基于神经元细胞的结构特性与传递信息方式，神经科学家 Warren McCulloch 和逻辑学家 Walter Pitts 合作提出了“McCulloch–Pitts (MCP) neuron”模型。在人工神经网络中，MCP模型成为人工神经网络中的最基本结构。MCP模型结构如 图1 所示。
感受野：原指听觉、视觉等神经系统中一些神经元的特性，即 神经元只接受其所支配的刺激区域内的信号。在视觉神经系统中，视觉皮层中神经细胞的输出依赖于视网膜上的光感受器。当光感受器受刺激兴奋时，会将神经冲动信号传导至视觉皮层。不过需指出并不是所有神经皮层中的神经元都会接受这些信号。正是由于感受野等功能结构在猫的视觉中枢中的发现，催生了福岛邦彦提出多卷积和子采样操作的多层神经网络。
作者 | 计算机的潜意识 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成
人工神经网络基于一组称为人造神经元（在动物脑中的生物神经元的简化版本）的连接单元或节点。人造神经元之间的每个连接（简化版本的突触）可以将信号从一个传送到另一个。接收信号的人工神经元可以处理它，然后发出信号传递与之相连的人造神经元。
先来认识下真正的神经元。 图 1: 典型神经元的结构（来自维基百科 “树突” 词条） 神经元大致可以分为树突、突触、细胞体和轴突。树突为神经元的输入通道，其功能是将其他神经元的动作电位传递至细胞体。
这里开始介绍神经网络方面的知识（Neural Networks）。首先我们会介绍几个监督式学习的算法，随后便是非监督式的学习。 一、感知器学习算法基本介绍 1.神经网络 就像进化计算，神经网络又是一个类似的概念。神经网络由一个或者多个神经元组成。而一个神经元包括输入、输出和“内部处理器”。神经元从输入端接受信息，通过“内部处理器”将这些信息进行一定的处理，最后通过输出端输出。 2.感知器 感知器（Perceptron），是神经网络中的一个概念，在1950s由Frank Rosenblatt第一次引入。 基
神经网络（深度学习）学习到的是什么？一个含糊的回答是，学习到的是数据的本质规律。但具体这本质规律究竟是什么呢？要回答这个问题，我们可以从神经网络的原理开始了解。
初学人工智能不久，今天碰上了人工神经网（ANN），开始学的时候很懵，一大堆理论、公式、推导…..作为一名小白，还是很痛苦的，不过经过摸索，大概了 解了什么是ANN，公式的推导以及一些其他问题，下面我就总结下自己的理解，一方面作为自己的笔记，日后方便巩固；另一方面，也可以分享给其他有意者。
深度学习是一种人工智能技术，它用于解决各种问题，包括自然语言处理、计算机视觉等。递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是深度学习中的一种神经网络模型，主要用于处理序列数据，例如文本、语音、时间序列等。本文将详细介绍递归神经网络的原理、结构和应用。
对于神经元的研究由来已久，1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。在人脑中有数以亿计的神经元，每个神经元最主要的部分就是树突和轴突，一个神经元通常有多个树突但是只有一个轴突。树突接收来自外界的电信号，电信号经过细胞体的处理后经由轴突发送出去。一个神经元通常有多个树突但是只有一个轴突，树突与其他神经元的轴突相连，神经元间通过这样的方式传递和处理信号，并控制着肌肉的收缩。神经元的结构如下图所示：
神经网络结构 灵活地组织层 将神经网络算法以神经元的形式图形化。神经网络被建模成神经元的集合，神经元之间以无环图的形式进行连接。也就是说，一些神经元的输出是另一些神经元的输入。在网络中是不允许循环的，因为这样会导致前向传播的无限循环。通常神经网络模型中神经元是分层的，而不是像生物神经元一样聚合成大小不一的团状。对于普通神经网络，最普通的层的类型是全连接层（fully-connected layer）。全连接层中的神经元与其前后两层的神经元是完全成对连接的，但是在同一个全连接层内的神经元之间没有连接。下面是两
序列文章 上文[《一文速览机器学习的类别（Python代码）》](https://www.jianshu.com/p/fbe59dc46907) 提到逻辑回归并做了简单介绍。本文将从神经元到逻辑回归模型结构，并将其扩展到深度深度网络模型。
图片来源于网络 翻译 | 林椿眄 编辑 | Donna 本周，我们为您准备了一份数据科学家Ben Gorman撰写的神经网络指导。这份指导包含了他具体的学习思路，包括所遇到的难点以及多种详细的解决方法。 文章不短，但是值得深读，请收藏！ 人工神经网络当下非常流行。与任何流行的事物一样，人工神经网络也收到了不少质疑。它究竟是卖弄玄虚，还是真正可以使无数人获益的新技术呢？ 为了让大家入门神经网络，我从一个并不太了解的专业数据科学家的角度，和大家分享我的学习过程，希望对你们有所帮助。 需要注意的是，本文中所涉
在多媒体系统中，不同的终端设备需要不同分辨率大小和不同质量的图像，但大多数现有的基于神经网络的图像压缩方法必须将同一图像的不同版本单独压缩为多个比特流，从而导致低编码效率。为了解决这个问题，有一些关于可缩放图像压缩的研究，其中图像的各种版本以分层方式的编码到单个比特流中。每个层负责对图像的一个对应版本进行编解码，并且通过不同的预测方法来减少相邻层之间的冗余。
原理上讲，神经网络模型的训练过程其实就是拟合一个数据分布（x）可以映射到输出（y）的数学函数 f(x)，而拟合效果的好坏取决于数据及模型。那对于如何提升拟合能力呢？我们首先从著名的单层神经网络为啥拟合不了XOR函数说起。
这这是之前我共享的一个深度学习工具包，这是解释代码的一部分，具体的一些细节还还望大家根据自己的能力去做，慢慢去理解。不急昂！ 源代码我公布出来希望大家学习交流，不要功利化学习，一定要秉持着改变世界和创造灵魂的心去做事，具体见阅读原文。 密码：ut6s 谢谢大家支持，可以让更多朋友和有兴趣志同道合的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力，谢谢各位读者。 卷积神经网络CNN代码解析 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深
感知机（Perceptron）是 Frank Rosenblatt 在1957年提出的概念，其结构与MP模型类似，一般被视为最简单的人工神经网络，也作为二元线性分类器被广泛使用。通常情况下指单层的人工神经网络，以区别于多层感知机（Multilayer Perceptron）。尽管感知机结构简单，但能够学习并解决较复杂问题
就像我们在学习一门编程语言时总喜欢把“Hello World！”作为入门的示例代码一样，MNIST手写数字识别问题就像是深度学习的“Hello World！”。通过这个例子，我们将了解如何将数据转化为神经网络所需要的数据格式，以及如何使用TensorFlow搭建简单的单层和多层的神经网络。
本文主要讲述了神经网络的发展史，从最早的神经模型到现代深度学习，以及深度学习在各大领域中的应用，包括计算机视觉、自然语言处理等。同时，作者指出深度学习已经成为了AI的新宠，目前的问题和挑战包括如何训练出更深层次的神经网络，以及如何解决数据样本过少的问题。
正文部分系《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》基础理论篇部分，本次将详细介绍卷积神经网络中经典结构，小结部分将前述的基础理论篇的讲解链接附上，方便大家进行参考。
随着神经网络的发展，很多过去曾被认为是难以完成的任务现在已经可以完成了例如图像识别、语音识别，在数据集中发现更深的关系等已经变得更加容易了。所以我们应该衷心感谢这一领域的杰出研究人员，他们的发现帮助我们发挥了神经网络的真正力量。
“ 看到网上的一篇博文，简单的介绍了当前热门的神经网络。翻译成中文与大家分享。原文链接：http://blog.kaggle.com/2017/11/27/introduction-to-neural-net ---- 人工神经网络风靡一时。人们不禁要问，这个琅琅上口的名字到底在算法领域中拥有什么样的地位。我曾经看到业务经理很热切地提到他们的产品使用“人工神经网络”和“深度学习”。他们是否会同样热切的说他们的产品使用“连接的圈子模型”还是“失败并惩罚的机器”？但毫无疑问，人工神经网络在图像识别，自然语言处
总而言之，机器学习是让机器可以得到新的规则．不仅仅是依靠程序员的设定获取固定的答案．
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
在之前的一些年里，深度学习已经占领了模式识别领域，之后又横扫了计算机数视觉，之后自然语言处理也慢慢的朝着这个方向开始了它的发展。
深度学习(DL)已成为商业智能项目中的通用名词。它属于更广泛的人工智能研究领域，也是机器学习算法的一部分。深度学习可以是监督的、半监督的和非监督的。
而深度学习模型，类似的模型统称是叫 深度前馈网络（Deep Feedforward Network），其目标是拟合某个函数f，由于从输入到输出的过程中不存在与模型自身的反馈连接，因此被称为“前馈”。常见的深度前馈网络有：多层感知机、自编码器、限制玻尔兹曼机、卷积神经网络等等。
https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=Mzg5MDg4MDU4MQ==&action=getalbum&album_id=279751747564
多层感知机深度学习主要关注多层模型，现在以多层感知机（multilayerperceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。隐藏层多层感知机在单层神经网络的基础上引入了一到多个隐藏层
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