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最讨厌说大话,只想聊经验!我从创建Hello world神经网络到底学会了什么?

我开始跟神经网络打交道是在几年之前,在看了一篇关于神经网络用途的文章后,我特别渴望能够深入研究一下这个在过去几年间吸引了众多关注的问题解决方案。 2015年,斯坦佛大学研发了一个模型,当时我被这个模型惊艳到了,因为它可以生成图片以及其所属区域的自然语言描述。看完之后,我非常想要做一些类似的工作,于是我开始了搜索。 根据我在其他机器学习领域的相关专题的经验,非常详细的数学解释,各种各样的衍生以及公式让人理解起来特别困难。于是,我决定暂时抛开这些。 当然这并不是说能立即上手写代码。必须学习一些关于神经网络的

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你必须知道的神经网络基础,文末有福利!

人工神经网络表示一类机器学习的模型,最初是受到了哺乳动物中央神经系统研究的启发。网络由相互连接的分层组织的神经元组成,这些神经元在达到一定条件时就会互相交换信息(专业术语是激发(fire))。最初的研究开始于20世纪50年代后期,当时引入了感知机(Perceptron)模型。感知机是一个可以实现简单操作的两层网络,并在20世纪60年代后期引入反向传播算法(backpropagation algorithm)后得到进一步扩展,用于高效的多层网络的训练。有些研究认为这些技术起源可以追溯到比通常引述的更早的时候。直到20世纪80年代,人们才对神经网络进行了大量的学术研究,那时其他更简单的方法正变得更加有用。然后,由于G.Hinton提出的快速学习算法,以及2011年前后引入GPU后使大量数值计算成为可能,开始再度出现了神经网络研究的热潮。

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