Tensorflow2.0深度学习(1)人工智能绪论

浅层神经网络

  1. MP 神经元模型
    Warren McCulloch 和 Walter Pitts根据生物神经元(Neuron) 结构,提出的最早的神经元数学模型,不具备学习能力

    f(x)=h(g(x)),g(x)=xi,xi{0,1}f(x)=h(g(x)),g(x)=\sum x_i,x_i\in\{0,1\}
    如果g(x)0g(x)\geq0输出1,否则是0。

    Tensorflow2.0深度学习(1)人工智能绪论

  2. 感知机(Perceptron)
    输出值????与真实值 之间的误差用于调整神经 元的权重参数{???? , ???? , … , ???? }
    Tensorflow2.0深度学习(1)人工智能绪论

深度学习特点:

  1. 数据集的规模通常非常巨大
  2. GPU 的浮点计算能力指数式增长
  3. 网络规模增大
  4. 通用智能

深度学习应用

  1. 计算机视觉
  2. 自然语言处理
  3. 强化学习