机器学习之神经网络视频学习

王而川 2023-01-12 23:39:59

课程名称	适应人群
机器学习之神经网络视频学习	机器学习初学者

神经网络是学好深度学习的前提要素，也是机器学习中的一个重要算法。本课程主要讲解神经元模型、权重、阈值、激活函数等定义，讲解感知机与多层网络，讲解误差逆传播算法，全局小和局部小的概念，讲解梯度寻优方法，过拟合问题，深度学习由来等知识点。

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A***0 2018-05-01

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讲的总体还挺好的，说的是大白话，用例子来简单说明专业性的东西

由于学艺不精（其实就是瞎鸡儿学），让这几个概念把我弄蒙了。 神经网络、深度学习区别：这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。深度学习的概念源于人工神经网络...

神经网络可以分为生物神经网络和人工神经网络(1)生物神经网络,指的是生物脑内的神经元、突触等构成的神经网络，可以使生物体产生意识，并协助生物体思考、行动和管理各机体活动。(2)人工神经网络,是目前热门的深度学习的研究基础。目前对人工神经网络的定义多种多样，本书采用TKohonen1988年在NeuralNetworks 创刊号上给出的定义,即:“人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反应”(Kohonen,1988)

在《AI入门指南：什么是人工智能、机器学习、神经网络和深度学习？》这篇文章中，详细介绍了人工智能的基础概念和其发展历程。文章深入浅出地解释了人工智能（AI）和机器学习（ML）之间的区别，并探讨了神经网络与深度学习的基本原理及其应用场景。通过简单易懂的示例，读者可以清晰地了解这些技术是如何相互关联的，以及它们在现实世界中的实际应用，帮助读者快速入门并掌握AI的核心知识。

人工智能是让机器获得像人类一样具有思考和推理机制的智能技术，这一概念最早出现在 1956 年召开的达特茅斯会议上。其中深度学习可以理解为神经网络。刚开始只有神经网络的概念，随着神经网络的层数增加，就逐渐将神经网络叫做深度学习。神经网络的发展历程大致分为浅层神经网络阶段和深度学习阶段。

神经网络（Neural Networks，简称NN）是一类模仿生物神经系统的数学模型，用于处理和解决各种类型的任务，如分类、回归、模式识别等。神经网络属于机器学习领域的一个重要分支，特别是在深度学习（Deep Learning）中起到了核心作用。神经网络通过层次化非线性变换实现强大的函数拟合能力，其成功依赖于：架构设计（如CNN处理图像、Transformer处理文本）。优化技术（如Adam、Dropout）。大规模数据与算力支撑（GPU/TPU）。

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