神经网络编程教程入门课,人工神经网络编程内容

想要学习人工神经网络，需要什么样的基础知识？

人工神经网络理论百度网盘下载：链接： 提取码：rxlc简介：本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。

第一章主要阐述人工神经网络理论的产生及发展历史、理论特点和研究方向；第二章至第九章介绍人工神经网络理论中比较成熟且常用的几种主要网络结构、算法和应用途径；第十章用较多篇幅介绍了人工神经网络理论在各个领域的应用实例。

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谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

关于神经网络 需要学习python的哪些知识？

最基础的部分的话需要：线性代数，机器学习，微积分，优化等等好文案。

几乎所有操作都有矩阵运算，所以至少最基础的线性代数需要掌握建议从单一的感知机Perceptron出发，继而认识到DecisionBoundary(判别边界),以及最简单的一些“监督训练”的概念等，有机器学习的基础最好。

就结果而言，诸如“过拟合”之类的概念，以及对应的解决方法比如L1L2归一，学习率等也都可以从单个感知机的概念开始入门。从单层感知器推广到普通的多层感知器MLP。

然后推广到简单的神经网络（激活函数从阶跃“软化”为诸如tanh等类型的函数），然后引入特定类型的网络结构，比如最基本的全连接、前向传播等等概念。

进而学习训练算法，比如反向传播，这需要微积分的知识（Chainrule）,以及非线性优化的最基础部分，比如梯度下降法。

其次至少需要具备一些适用于研究的编程语言的技能，例如python，matlab，（C++也可行）等，哪怕不自己实现最简单的神经网络而是用API，也是需要一定计算机能力才能应用之。

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