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AI & 工程学习计划›🌿 AI 萌芽›课程›神经网络简介 - AI 如何分层思考
🕸️
AI 萌芽 • 入门⏱️ 18 分钟阅读

神经网络简介 - AI 如何分层思考

公开课程预览

探索神经网络如何模仿大脑、分层处理信息并从错误中学习。

课程体系
AI 萌芽
难度
入门
阅读时间
18 分钟阅读

学习目标

完成本课后,你将理解:

  • ✓大脑类比
  • ✓三种类型的层
  • ✓权重和偏差:音量旋钮
  • ✓神经网络如何学习
  • ✓视觉演练:对手写数字进行分类

课程大纲

  1. 大脑类比
  2. 三种类型的层
  3. 1.输入层
  4. 2.隐藏层
  5. 3.输出层
  6. 权重和偏差:音量旋钮
  7. 神经网络如何学习
  8. 第 1 步:前向传球
  9. 步骤 2:计算误差
  10. 步骤 3:反向传播
  11. 步骤 4:更新权重
  12. 视觉演练:对手写数字进行分类
  13. 激活函数:看门人
  14. 为什么要“深度”学习?
  15. 要点

导入预览

决策树和 KNN 很强大,但当今最令人印象深刻的人工智能(从 ChatGPT 到自动驾驶汽车)背后的技术是 神经网络 。受人脑的启发,神经网络可以学习简单算法无法学习的极其复杂的模式。 让我们剥开层层,看看它们是如何工作的。

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