【GitChat】從機器學習到神經網路
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人工智慧已經是各大媒體經常聚焦的話題，人工智慧、機器學習、深度學習與神經網路之間究竟是怎樣的關係？
神經網路是深度學習的重要基礎，作為實現人工智慧的技術之一，曾經在歷史的長河中沉睡了數十年，為何又能夠重新甦醒、熠熠生輝。本文將詳細介紹神經網路的前生今世，以及它的基本結構、實現形式和核心要點。歡迎感興趣的小夥伴們一起圍觀、一起討論。
本場 Chat 主要內容如下：
什麼是機器學習；
機器學習面臨的挑戰：過度擬合；
神經網路的歷史與組成；
神經網路的訓練及單層神經網路的侷限性；
多層神經網路的訓練；
代價函式與學習規則；
神經網路分類示例。
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8.2 機器學習—神經網路
神經網路：啟用函式：將神經元的淨輸入訊號轉換成單一的輸出訊號，以便進一 步在網路中傳播。 網路拓撲：描述了模型中神經元的數量以及層數和它們連線的方式。 訓練演算法：指定如何設定連線權重，以便抑制或增加神