Neural Network(神经网络)

Neural Network(神经网络)

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   监督学习/非监督学习/强化学习/迁移学习

   传统模型

          Kmeans贝叶斯 马尔科夫链svm

神经网络（深度学习）

人是怎么有的智能？

看到一只狗，视觉神经元 –》激活状态

记录下来（条件反射）

W值

人通过训练学习，才有了智能。

人通过神经元(neuron)进行学习记忆，

人工智能=生物学+数学+计算机学

微积分  线性代数 概率论 数理统计 凸函数

神经元（neural）

人体里有多少个神经元？

  140亿个

  电信号进行传递信息 100HZ

  Cpu的频率？GHz

  神经网络

神经元的细节

树突：接受输入信号

轴突：对外输出信号

什么时候对外输出信号？多巴胺刺激

   受到刺激量足够大的时候！

   阈值0-1

直到现在为止神经元内部工作机制生物学家尚未弄清楚？

神经的公式

F=w.x+b

1. 1. 1. X代表神经元的输入0-1(0.1,0.3,0.8)（x为多维向量，1.72 80 90）
      2. 内积 点积
      3. W  weight(权重)
      4. 0.1*w1+0.3*w2+0.8*w3+bias(斜率 截距)

E=mc2

总结

生物学：

神经元的计算和训练  记忆某些东西 训练状态

计算机+数学

W1 w2 w3 b

F=w1*x1+w2*x2+w3*x3……+b

F=w.x+b

问题：

1. 战争预测
2. 从最最简化的情况开始（只有一个特征值）

1. 愤怒值/武器水平
2. 1/1 ->1
3. 2 3 ->1
4. 0.3  -0.8-> -1
5. 0*1+0*1+0 ->0 和原来数据对比误差∆，调整w和b
6. 0.1 0.2 0.3 0.4
7. 谁的数据量大谁精确

总结：

什么是神经元？

神经元参数有哪些？ W(w1 ….wn)  b

这些参数如何调整？损失函数  数学方法

同一个问题是不是只有一种模型？不是

编程练习！模拟两个人能不能婚配成功。

文章来源: albertyang.blog.csdn.net，作者：Albert Yang，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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