【课程讲义】176页哥德堡大学人工神经网络讲义

2019 年 1 月 24 日 专知
【课程讲义】176页哥德堡大学人工神经网络讲义

【导读】日前,Bernhard Mehlig教授将他所教授的人工神经网络的课程讲义,公布到了ArXiv。本课程描述了神经网络在机器学习中的应用:深度学习、递归网络、强化学习以及其他有监督和无监督机器学习算法。内容由浅入深适合对神经网络感兴趣的同学阅读和学习。


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人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN),它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。
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