跨出迈向人工智能的第一步——自己动手这神经网络

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2016年,AlphaGo战胜李世乭,引起了世界的轰动。你是否感到惊讶?还是恐慌?这是在沉寂十几年后,神经网络又一次崛起。与前几次高潮不同,这一次,它已经具备了在专业领悟碾压人类的能力。
为了抓住这新的潮流,了解神经网络,已经成为技术人员必备的标准知识。
然而,由于神经网络在技术和算法上的复杂性,使得部分学习者遭遇了一些技术门槛。幸运的是,现在你只要了解一门简单的编程语言加上通俗易懂的基础概念,就可以完整打造自己的神经网络系统,你可以由浅入深,步步深入。不再有瓶颈,不再有台阶,有的只是一条平缓的学习曲线和一群志同道合的先伙伴。
这些都在《自己动手写神经网络》!

自己动手写神经网络

这里还有什么新奇的玩意儿?
  • 你可以实现一个简单的感知机,教会它如何识别苹果和橘子。
  • 你可以亲手构造一个ADALINE网络,让它识别印刷体数字。
  • 你甚至可以写一个BP神经网络,用来做手写体识别。
它还可以更聪明:
  • 一个Hopfield网络在脱离指导数据的条件下,还原被污染的数字。
  • 双向联想网络可以像人类一样自主学习和记忆两个物体的关联关系。
  • 竞争学习网络可以对复杂数据进行分门别类。
  • PCA网络可以有效提取高维数据中的核心成分。
如果你觉得这很神奇,并且向一窥内幕,那么《自己动手写神经网络》将是你不二的选择。

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