超级会员免费看
本文深入探讨了AI神经网络的原理，对比了与人类大脑神经系统相似之处，并通过Python实现相关概念。文章涵盖了人工智能发展历程、大脑神经系统原理、核心概念如神经元、激活函数、层、连接、损失函数和梯度下降。此外，还详细解释了前向传播、后向传播和数学模型公式，并提供了代码实例。最后，解答了关于数据处理、激活函数、权重调整、正则化等训练神经网络过程中常见问题。
1.背景介绍
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，研究如何让计算机模拟人类的智能。神经网络（Neural Networks）是人工智能的一个重要分支，它试图通过模拟人类大脑中神经元的工作方式来解决复杂问题。在这篇文章中，我们将探讨AI神经网络原理与人类大脑神经系统原理理论，以及如何使用Python实现这些原理。
1.1 人工智能的发展历程
人工智能的发展可以分为以下几个阶段：
-
符号主义（Symbolic AI）：在这个阶段，人工智能研究者试图通过编写规则来模拟人类的思维过程。这些规则通常是以符号形式表示的，例如“如果A，则B”。这种方法的一个问题是，它很难处理不确定性和模糊性，这使得它在实际应用中的效果有限。
-
连接主义（Connectionism）：这个阶段的研究者开始研究神经网络，试图通过模拟人类大脑中神经元的连接和活动来解决问题。这种方法的一个优点是，它可以处理大量数据和模糊性，从而在许多应用中表现出色。
-
深度学习（Deep Learning&#x
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
318
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
