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。
神经网络是一种由多个神经元按照一定的拓扑结构相互连接而成的计算模型。其灵感来自于人类大脑中神经元之间的相互作用。
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
前面的内容里我们介绍了循环神经网络的基本结构，这一小节里我们介绍几种更常用的循环神经网络的结构。
现在的深度学习就是利用深度神经网络来进行模型训练。深度神经网络是神经网络的延续，而神经网络在几十年前则是一种机器学习模型。
1 . 神经网络组成 : 由 一组 连接的 输入 和 输出单元 组成 , 每个连接都有一个 权值 ( 系数 ) ;
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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
本文将从神经网络定义、深度学习定义、深度学习历史、基础神经网络来简单介绍神经网络的基础部分。
最开始接触这个名词的时候，很长一段时间都将它看做一个高深莫测的神奇工具。竟然和大脑神经都有关系的算法，肯定很厉害！
神经网络（Neural Network）作为人工智能领域的重要分支，已经在许多应用中展现了其强大的能力。它模拟了生物神经网络的结构和功能，用于处理复杂的数据分析和决策任务。本文将介绍神经网络的基本概念及其工作原理，并讨论其与动物神经网络的关系。
上节课我们主要介绍了浅层神经网络。首先介绍神经网络的基本结构，包括输入层，隐藏层和输出层。然后以简单的2 layer NN为例，详细推导了其正向传播过程和反向传播过程，使用梯度下降的方法优化神经网络参数。同时，我们还介绍了不同的激活函数，比较各自优缺点，讨论了激活函数必须是非线性的原因。最后介绍了神经网络参数随机初始化的必要性，特别是权重W，不同神经元的W不能初始化为同一零值。本节课是对上节课的延伸和扩展，讨论更深层的神经网络。
我们的要做的是，训练出一个人工神经网络（ANN），使它能够识别手写数字（如下图所示）。
【摘要】 目录深度学习-神经网络摘要神经网络浅层神经网络深层神经网络激活函数反向传播损失（loss）卷积神经网络局部感受野卷积核共享权值池化迁移学习对抗网络深度学习-神经网络摘要机器学习是人工智能的核心，而深度学习又是机器学习的核心。三者关系可用如下图来表示。人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型
图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。
作者：Yangfan Hu等 机器之心编译 参与：Geek AI、张倩 脉冲神经网络（SNN）具有生物学上的合理性，并且其计算潜能和传统神经网络相同，主要障碍在于训练难度。为解决这个问题，浙江大学和四川大学近日提出了脉冲版的深度残差网络 Spiking ResNet。为解决模型转换的问题，研究者提出了一种新机制，对连续值的激活函数进行标准化，以匹配脉冲神经网络中的脉冲激发频率，并设法减少离散化带来的误差。在多个基准数据集上的实验结果表明，该网络取得了脉冲神经网络的当前最佳性能。 引言 研究表明，脉冲神经
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
本文介绍了深层神经网络的基本原理、结构、正向传播和反向传播过程，并探讨了如何设置超参数以优化神经网络性能。同时，文章还探讨了神经网络与人脑的相似性，以及未来可能的发展方向。
在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.01581.pdf
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一、神经网络 1、神经元概述 神经网络是由一个个的被称为“神经元”的基本单元构成，单个神经元的结构如下图所示： Sigmoid函数的区间为[0,1]，而tanh函数的区间为[−1,1]。 若是使
机器人、语音识别、人脸识别、自动驾驶……随着科技的发展，我们的身边正被人工智能所包围。与此同时，关于“机器人是否会有意识”的话题也渐渐受到人们的关注，一部分人认为未来的机器人将会拥有自我意识，还有一部分人则认为这是一个难以完成的任务。 说到“意识”的问题，人类之所以有意识，关键还是在于“生物大脑”存在。以此作比，机器人要想有意识，就得先有一个“大脑”，也就是所谓的“人工神经网络”。 什么是人工神经网络？ 人工神经网络，常常简称为神经网络，是以计算机网络系统模拟生物神经系统的智能计算系统，是对人脑或自然神经网
神经网络（NN）几乎可以在每个领域帮助我们用创造性的方式解决问题。本文将介绍神经网络的相关知识。读后你将对神经网络有个大概了解，它是如何工作的？如何创建神经网络？
卷积神经网络是深度学习中非常重要的一种神经网络模型，目前在图像识别、语音识别和目标检测等领域应用非常广泛。卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，使用反向传播(Back Propagation，BP)算法进行训练。
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。
作者：Per Harald Borgen 编译：高宁，Saint，钱天培 *本文含大量代码，如需原文请从文末来源链接获取。 自己搭建神经网络太复杂？ 别怕！ 今天我们将手把手教你如何用30行代码轻松创建一个神经网络。 在本篇文章中，你将学到 如何使用Synaptic.js（https://synaptic.juancazala.com/#/）创建和训练神经网络。 利用这款工具，我们可以在浏览器中用Node.js进行深度学习。 今天我们要讲的例子是一个非常简单的神经网络，我们将用它来学习逻辑异或方程（XOR
我们简单回顾一下神经网络的发展历程，如果你想了解更多关于其发展历程的信息，请看这篇维基百科的文章（https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network#History），它是本章节的基础。
作者：Suryansh S. 机器之心编译 参与：白妤昕、路 神经网络（NN）几乎可以在每个领域帮助我们用创造性的方式解决问题。本文将介绍神经网络的相关知识。读后你将对神经网络有个大概了解，它是如何工作的？如何创建神经网络？ 本文涉及以下内容： 神经网络的发展历史 什么是真正的神经网络？ 单元/神经元 权重/参数/连接 偏置项 超参数 激活函数 层 神经网络学习时发生了什么？ 实现细节（如何管理项目中的所有因素） 关于神经网络的更多信息（更多资源链接） 神经网络的发展历史 我们简单回顾一下神经网络的发展历
神经网络是机器学习算法，我们可以将其用于许多应用，例如图像分类、对象识别、预测复杂模式、处理语言等等。神经网络的主要组成部分是层和节点。
什么是神经网络？它是如何工作的？现在有哪些神经网络？有哪几种类型的神经网络可以用于自然语言处理？下面我们会一一解答这些问题。
哈喽，大家好，今天来让我们了解下什么是卷及神经网络，在这篇文章中，我会介绍什么是卷积神经网络，以及卷积神经网络的基本结构和某些具体的应用。话不多说，马上进入正题。 卷积神经网络是近些年来兴起的一种人工网络结构，因为利用卷积神经网络在图片和语言方面能够给出更优秀的结果，因此呢，这种技术也被广泛的传播和应用。卷积神经网络最常用的部分是计算机图片识别。不过因为他的不断创新和不断地迭代也被广泛的用于了视频分析，自然语言处理，药物发现等等。近期很火的阿尔法狗能让计算机看懂围棋，这也是利用了这门技术。 那现在让我们概
前言 在过去的几年里，以神经网络为首的人工智能技术通过对不同类型数据的深入挖掘已经深刻地改变了人类的生活并极大地推动了社会发展的进程 [1]。作为人工智能领域最活跃的研究方向之一，图神经网络（GNNs）凭借其卓越的性能已经被广泛应用于个性化推荐等日常生活中，在如新冠药物研发等科学前沿领域也不乏其身影。随着图神经网络技术的蓬勃发展，人们发现以任务性能为单一设计目标的图神经网络系统中仍存在譬如面对恶意攻击的脆弱性等问题。因此，人们愈发渴望建立起可信的图神经网络。 近年来，构建可信人工智能系统已经成为了世界各国的
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
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，算法是实现任务的核心，因此深度学习必备算法的学习和理解是非常重要的。
x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。
一、神经网络基础和前馈神经网络 1、神经网络中的激活函数：对比ReLU与Sigmoid、Tanh的优缺点？ReLU有哪些变种？ 2、神经网络结构哪几种？各自都有什么特点？ 3、前馈神经网络叫做多层感知机是否合适？ 4、前馈神经网络怎么划分层？ 5、如何理解通用近似定理？ 6、怎么理解前馈神经网络中的反向传播？具体计算流程是怎样的？ 7、卷积神经网络哪些部分构成？各部分作用分别是什么？ 8、在深度学习中，网络层数增多会伴随哪些问题，怎么解决？为什么要采取残差网络ResNet？ 二、循环神经网络 1、什么是循环神经网络？循环神经网络的基本结构是怎样的？ 2、循环神经网络RNN常见的几种设计模式是怎样的？ 3、循环神经网络RNN怎样进行参数学习？ 4、循环神经网络RNN长期依赖问题产生的原因是怎样的？ 5、RNN中为什么要采用tanh而不是ReLu作为激活函数？为什么普通的前馈网络或 CNN 中采取ReLU不会出现问题？ 6、循环神经网络RNN怎么解决长期依赖问题？LSTM的结构是怎样的？ 7、怎么理解“长短时记忆单元”？RNN中的隐状态
在上一篇文章里，小编给大家概括地介绍了下神经网络的历史和应用。这次，小编要给大家细细讲解下神经网络的组成，和几种常见神经网络的模型及其适用领域。 基本组成 顾名思义，神经网络算法有两大最主要的组成部分：神经元和神经元之间的网络连接。 我们知道，人类大脑的思考是依靠多个神经元之间神经冲动的传导来实现的。每个神经元可以接受多个神经元输入的神经冲动，并转化为自己的神经冲动并传播给多个其它的神经元。 在模拟神经网络的过程中，我们也可以建立以下的数学模型： 我们将每个神经元看成是一个具有多个输入的函数 G(x), x
在生物神经网络中，每个神经元的树突接受来自之前多个神经元输出的电信号，将其组合成更强的信号。如果组合后的信号足够强，超过阀值，这个神经元就会被激活并且也会发射信号，信号则会沿着轴突到达这个神经元的终端，再传递给接下来更多的神经元的树突，如图1所示。
深层神经网络与浅层神经网络的区别是:隐藏层比浅层神经网络多,从命名规则上来说,有1,2,5个隐藏层的神经网络可以称为1 hidden layer,2 hidden layers,5 hidden layers
本文来自YouTube 上的一段 5 分钟的漫画版视频[2]。这段关于“什么是神经网络”的视频对神经网络的概念进行了有趣的介绍。我们将学习神经网络中存在的不同层，并了解这些层如何处理数据。我们将了解神经网络中使用的不同参数，如权重、偏差和激活函数。我们还将了解如何使用正向传播训练神经网络，然后使用反向传播方法调整网络中的误差。本视频还涵盖了一些流行的神经网络应用。现在，让我们直接开始学习什么是神经网络。
神经网络(NNs)可以在不知道用显式算法执行工作的情况下被设计和训练于特定的任务，很多人都对此表示惊叹。例如，著名的手写体数字识别教程很容易执行，但其背后的逻辑还是隐藏在神经网络下，仅能通过层次化结构、权值和激活函数略知一二。
这是一个值得思考的问题。机器学习算法并不缺乏，那么为什么数据科学家会倾向于深度学习算法呢？神经网络提供了传统机器学习算法不具备的功能吗？
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。
一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。
原作 Jay Shah Root 编译自 Jay Shah寄几的博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 最近，神经网络这个词特别火，吸引不少眼球。但是神经网络是个啥？有啥用？ 这篇文章和大家唠唠
本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱的具体使用方法。
约翰，不可忽视直觉。因为直觉表示处理过快的数据，这让有意识的人根本无法理解。——Sherlock Holmes
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