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在翻阅各种资料之后，我对神经网络的历史深深入迷了。这是个非常有趣的研究主题，我从中获得了不少快乐。自上个世纪以来，神经网络和人工智能一直是热门话题。在流行文化电影中，人工智能机器人风靡全球，吸引着大量猎奇之士。神经网络的灵感来源于生物神经元是一种受编程范式
来自IEEE研究员Cuntai Guan这样认为：“许多机器决策仍然没有得到很好的理解”。大多数论文甚至提出在准确性和可解释性之间进行严格区分。神经网络是准确的，但无法解释;在计算机视觉中，决策树是可解释的，但不准确。这意味着金融和医学等应用领域的从业者
神经网络是线性模块和非线性模块的巧妙排列。当聪明地选择并连接这些模块时，我们就得到了一个强大的工具来逼近任何一个数学函数，如一个能够借助非线性决策边界进行分类的神经网络。让我们以乐高积木为喻，一次增加一块，从零构建一个神经网络来一探其内部功能。我们将在本文
梯度下降算法在机器学习中，当我们使用梯度下降法优化损失函数的时候，每次都会朝着目标函数下降最快的方向，这也称为最速下降法。但是梯度下降算法看似非常快，实际上存在一些问题，它的收敛速度会很慢，我们来看一下为什么会这样？param.data = param.d
选自TowardsDataScience，作者：James Loy，机器之心编译。这是一份用于理解深度学习内部运作方式的初学者指南。作者根据自己从零开始学习用 Python 构建神经网络的经验，编写了一份攻略。内容涵盖神经网络定义、损失函数、前向传播、反向
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