人工神经网络机器学习的基础概念:为什么是神经网络

人工神经网络的应用场景

自动驾驶

未经训练的全联接神经网络

Minimize the error/cost/loss

计算反向传播等

梯度下降(Gradient descent)

这仅仅是个三维展示,实际上是n维的

训练过后的成型神经网络

训练完成的神经网络

神经网络工作示意图

反向传播

迭代地计算error/loss,修正每个神经元的weights和biases。变化该有多大。

分成好多个batch计算的原因就是,不能一个一个反向传播,太慢。分批次进行,每个批次进行一次反向传播

视频

But what is a Neural Network? | Deep learning, chapter 1

Gradient descent, how neural networks learn | Deep learning, chapter 2

What is backpropagation really doing? | Deep learning, chapter 3

Backpropagation calculus | Deep learning, chapter 4

如果您无法访问youtube,请参考下面的视频:

参考资料


  1. 1.Neural networks https://www.youtube.com/playlist?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi
  2. 2.深度神经网络的工作原理 https://www.youtube.com/watch?v=ILsA4nyG7I0
  3. 3.一文读懂基础机器学习算法(附PPT) http://www.cbdio.com/BigData/2017-03/02/content_5462124.htm
  4. 4.AI初学者–(机器学习爱好者) http://www.ai-start.com/

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