神经网络 vs 大脑】的更多相关文章

海马区域(负责记忆的关键区域) 0. 常见概念 神经递质:neurotransmitter 在突触传递中是担当"信使"的特定化学物质.简称递质. 重要的神经递质有:乙酰胆碱: 1. 左右脑 大脑分为左右两个半球,由称为胼胝体的结构连接: 大脑的左右半球只有一个主要区别:右半球控制身体左侧,左半球控制身体右侧: 2. 皮层(各种) 都算是现代通信中的传感器(sensor): auditory cortex:听觉皮层: visual cortex:视觉皮层: 3. 布洛卡区 布洛卡区(有时…
1 Introduction to Deep Learning 介绍了神经网络的定义,有监督学习,分析了为什么深度学习会崛起 1.1 结构化数据/非结构化数据 结构化数据:有一个确切的数据库,有key-value索引 非结构化数据:音频.图像等.没有确定的结构 1.2 为什么深度学习会兴起 数据规模.算力提升.算法创新 2 Neural Networks Basics 如何把逻辑回归问题当作一个神经网络,如何使用python,如何向量化 2.1 二分类问题 标签0代表不是猫,标签1代表猫 图片信…
第四周:深层神经网络(Deep Neural Networks) 深层神经网络(Deep L-layer neural network) 目前为止我们学习了只有一个单独隐藏层的神经网络的正向传播和反向传播,还有逻辑回归,并且你还学到了向量化,这在随机初始化权重时是很重要.本周所要做的是把这些理念集合起来,就可以执行你自己的深度神经网络. 严格上来说逻辑回归也是一个一层的神经网络,浅与深仅仅是指一种程度.有一个隐藏层的神经网络,就是一个两层神经网络.当我们算神经网络的层数时,我们不算输入层,我们只…
1.介绍 人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)简称神经网络(NN),是在现代生物学研究人脑组织所取得成果的基础上提出来的.人工神经网络是大脑生物结构的数学建模,有大量功能简单而具有自适应能力的信息处理单元即人工神经元按照大规模并行方式,通过拓扑结构连接而成. 能够自主学习是神经网络一种最重要也最令人注目的能力.自从20世纪40年代末Hebb提出的学习规则以来,人们相继提出了各种各样的学习算法,其中以在1986年Rumelhart等人提出的误差反向传播法,即B…
[TOC] 马里奥AI实现方式探索 --神经网络+增强学习 儿时我们都曾有过一个经典游戏的体验,就是马里奥(顶蘑菇^v^),这次里约奥运会闭幕式,日本作为2020年东京奥运会的东道主,安倍最后也已经典的马里奥形象出现.平时我们都是人来玩马里奥游戏,能否可以让马里奥智能的自己闯关个呢?OK,利用人工智能的相关算法来进行自动化通关一直是一个热门的话题,最近最火的相关东东就是传说中的alphaGo啦.而在游戏的自动化测试当中,这种算法也是非常实用的,可以大量的减少测试人力成本. 首先,对于实现马里奥A…
[废话外传]:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门学科,要不喜欢,老子早考公务员,找事业单位去了,还在这里陪你们牛逼打诨?写博客,吹逼? 1神经网络历史(本章来自维基百科,看过的自行跳过) 沃伦·麦卡洛克)[基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算…
实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…
推荐序1 12条定律,让大脑更聪明推荐序2 走过迷雾地带前  言 人人都有一个不可思议的大脑 定律1:越运动,大脑越聪明 信不信,“驴友”比“沙发土豆”更聪明! 老板,请把办公室的咖啡机换成跑步机! 每周两次有氧运动,跟老年痴呆说Bye Bye! 定律2:大脑一直在进化 人类战胜了猛犸象,因为我们的祖先选择了给大脑增加神经元,而不是为骨骼增加肌肉. 人类战胜了大猩猩,因为我们看到五边形,能想到五角大楼或克莱斯勒的面包车. 人类战胜了大自然,因为我们不但有“蜥蜴脑”“家猫脑”,还有像果子冻一样滑溜…
4. Neural Networks (part one) Content: 4. Neural Networks (part one) 4.1 Non-linear Classification. 4.2 Neural Model(神经元模型) 4.3 Forward Propagation 4.4 神经网络实现与或非门以及异或门 4.4.1 实现与或非门(AND/OR/NOT) 4.4.2 实现异或/同或门(XOR/XNOR) 4.5 Multi-class classification k…
神经网络曾经很火,有过一段低迷期,现在因为深度学习的原因继续火起来了.神经网络有很多种:前向传输网络.反向传输网络.递归神经网络.卷积神经网络等.本文介绍基本的反向传输神经网络(Backpropagation 简称BP),主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验. BP神经网络的结构 神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式,但进行了很大的简化,神经网络由很多神经网络层构成,而每一层又由许多单元组成,第一层叫输入层,最后一层叫输出层,中间的各层叫隐藏层,在BP神经网络中,只有…