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| 03-Perceptron | ||
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README.md
神經網絡簡介
正如我們在介紹中所討論的，實現智能的一種方法是訓練一個計算機模型或人工大腦。自20世紀中期以來，研究人員嘗試了不同的數學模型，直到近年來這一方向證明非常成功。這些模仿大腦的數學模型被稱為神經網絡。
有時神經網絡被稱為人工神經網絡（Artificial Neural Networks，ANNs），以表明我們討論的是模型，而不是真正的神經元網絡。
機器學習
神經網絡屬於一個更大的學科，稱為機器學習，其目標是利用數據訓練計算機模型來解決問題。機器學習是人工智能的重要組成部分，但我們在這個課程中不會涵蓋傳統的機器學習。
請參閱我們的獨立課程 機器學習初學者，以了解更多關於傳統機器學習的內容。
在機器學習中，我們假設有一些例子數據集 X，以及相應的輸出值 Y。例子通常是由特徵組成的N維向量，而輸出被稱為標籤。
我們將考慮兩種最常見的機器學習問題：
- 分類，我們需要將輸入對象分類為兩個或多個類別。
- 回歸，我們需要為每個輸入樣本預測一個數值。
當以張量表示輸入和輸出時，輸入數據集是一個大小為 M×N 的矩陣，其中 M 是樣本數量，N 是特徵數量。輸出標籤 Y 是大小為 M 的向量。
在這個課程中，我們將只專注於神經網絡模型。
神經元的模型
從生物學中我們知道，大腦由神經細胞（神經元）組成，每個神經元有多個“輸入”（樹突）和一個“輸出”（軸突）。樹突和軸突都可以傳導電信號，而它們之間的連接——稱為突觸——可以表現出不同程度的導電性，這由神經遞質調節。
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| 真實神經元 （圖片 來自維基百科） | 人工神經元 （作者提供圖片） |
因此，神經元的最簡單數學模型包含若干輸入 X1, ..., XN 和一個輸出 Y，以及一系列權重 W1, ..., WN。輸出計算公式為：
其中 f 是某種非線性的激活函數。
早期的神經元模型在 Warren McCullock 和 Walter Pitts 於1943年發表的經典論文 A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity 中被描述。Donald Hebb 在他的書籍《行為的組織：一種神經心理學理論》中提出了這些網絡的訓練方法。
本節內容
在本節中，我們將學習以下內容：
- 感知器，一種最早的用於二分類的神經網絡模型
- 多層網絡，以及配套的筆記本 如何構建我們自己的框架
- 神經網絡框架，包括以下筆記本：PyTorch 和 Keras/Tensorflow
- 過擬合
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