有哪些常用的神经网络模型？ - 知乎
2021年3月3日 · 受到人脑神经系统的启发，早期的神经科学家构造了一种模仿人脑神经系统的数学模型，称为人工神经网络，简称神经网络。 在机器学习领域，神经网络是指由很多人工神经元构成的网络结构模型，这些人工神经元之间的连接强度是可 学习的参数 。
怎样简单的理解人工神经网络原理？ - 知乎
神经网络的定义. 在不同的领域、以及不同人的一些偏好。大家对神经网络的叫法有些许差别。但主要会包括以下几种命名方式： 神经网络(Neural Network) 人工神经网络(Artificial Neural Network) 人工神经系统(Artificial Neural Systems) 神经计算机(Neural Computer)
一个没有基础的工科研究生如何学习神经网络？ - 知乎
经过三年的努力我已经从编程小白成长成了自认为对编程、人工智能算法开发、sci科研论文写作有一定理解的小小专家了；从毫无科研基础的小白成长成了可以独立科研，独立sci论文写作、独立完成工程项目的博士生了；从一个唯一的论文是本科毕业论文的目光 ...
神经网络和机器学习有什么关系？ - 知乎
人工智能; 自动推理; 机器学习; 计算机视觉; 自然语言处理; 软件工程. 以上是计算机学的基本分类，你可以看成4个天赋树，在计算机应用技术天赋底下点了数据挖掘和人工智能的，一般喜欢点出机器学习，之后你会莫名其妙的多出一个技能叫神经网络。
知乎盐选 | 1.4 人工神经网络的发展简史
1.4 人工神经网络的发展简史. 深度学习概念是由英国出生的加拿大计算机学家和心理学家杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）于 2006 年首次提出的，是人工神经网络进一步发展的产物。因此，要了解深度学习的发展历史，就首先要了解人工神经网络的发展历史。
10本深度学习（Deep Learning）入门书籍推荐 - 知乎
本书是一本非常优秀的深度学习入门书籍，内容非常深入浅出，讲解神经网络和深度学习技术，侧重于阐释深度学习的核心概念。 通过学习这本书，读者将能够运用神经网络和深度学习来解决复杂的模式识别问题，为自己设计的项目打下坚实基础。
有没有好理解的关于神经网络的书推荐？ - 知乎
Coursera Machine Learning 里面有几堂课是讲最简单的 神经网络 ，推荐从第一周开始看，讲得很容易懂。斯坦福大学Andrew Ng教授讲的。 斯坦福大学Andrew Ng教授讲的。
大模型的参数量己经超过人脑的神经元个数了吗？ - 知乎
大模型参数量和人脑神经元的数量是差不多，人脑总共大概有接近10的11次方个神经元，但大脑皮层可能只有其中150亿左右。 但问题是比错对象了，模型中神经元对每个相连的神经元都有参数啊。所以，参数量在人脑上应该对应的是神经突触的数量而不是神经元。
怎么理解机器学习是黑箱模型？他黑在哪呢？这个黑箱到底指的是 …
而深度学习中的人工神经网络模型的内部结构也是人为定义好的。 所以人工神经网络也是白箱。 但是，知道神经网络内部构造之后却不能解释或者描述神经网络的输出输出特性，这就导致大家搞不懂神经网络从输入到输出到底做了什么。
脉冲神经网络和其它神经网络有什么区别？ - 知乎
以上过程重复进行。从过程来看，脉冲神经网络最大特点是信息传递的不连续性，这是与传统人工神经网络神经元最大的不同(你可能会说，relu神经元在负值区域也不激活，然而，此时relu神经元仍然传递数值0，而不是不存在激活值)。