八卦Minsky打压神经网络始末

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八卦Minsky打压神经网络始末

八卦Minsky打压神经网络始末谈下Minsky造成的神经网络冰河事件:57年一个叫弗兰克的大概只有二流水平的学者搞出了感知机,理论和实践证明了对线性可分问题的有效性,引起一阵轰动,特别是非科学圈类似新闻联播这样媒体的强烈关注,完全就是学术界的“一球成名”.而政府方面一看新闻联播都报道了,看来感知机这个玩意一定很牛掰的样子,一定要大力支持一下嘛,找上门来要给做神经网络的科研经费. 而这个小伙也不太懂人情世故,更不懂闷声发大财的道理,到处张扬.而符号逻辑这一派的人本难就很难再从政府那里申请到经费…

人工神经网络--ANN

神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多. 图1 人脑神经网络那么机…

deep_learning_初学neural network

神经网络——最易懂最清晰的一篇文章神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经…

【Todo】【转载】深度学习&神经网络科普及八卦学习笔记 & GPU & SIMD

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮. 在…

（转）神经网络和深度学习简史（第一部分）：从感知机到BP算法

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,…

[Machine Learning & Algorithm] 神经网络基础

目前,深度学习(Deep Learning,简称DL)在算法领域可谓是大红大紫,现在不只是互联网.人工智能,生活中的各大领域都能反映出深度学习引领的巨大变革.要学习深度学习,那么首先要熟悉神经网络(Neural Networks,简称NN)的一些基本概念.当然,这里所说的神经网络不是生物学的神经网络,我们将其称之为人工神经网络(Artificial Neural Networks,简称ANN)貌似更为合理.神经网络最早是人工智能领域的一种算法或者说是模型,目前神经网络已经发展成为一类多学科交叉的…

《BI那点儿事》Microsoft 神经网络算法

Microsoft神经网络是迄今为止最强大.最复杂的算法.要想知道它有多复杂,请看SQL Server联机丛书对该算法的说明:“这个算法通过建立多层感知神经元网络,建立分类和回归挖掘模型.与Microsoft决策树算法类似,在给定了可预测属性的每个状态时, Microsoft神经网络算法计算输入属性每个可能状态的概率.然后可以用这些概率根据输入属性预测被预测属性的输出.”什么时候用这个算法呢?推荐在其他算法无法得出有意义的结果时再用,如提升图输出的结果.我们经常把Microsoft神经网络作为“…