机器学习与神经网络学习笔记：人工智能简史与神经网络算法浅解

[原创]机器学习与神经网络学习笔记1；机器学习与神经网络学习笔记 本文主要介绍了机器学习与神经网络的学习笔记，内容包括人工智能简史、神经网络简史、误差反向传播算法浅解等。作者为Taosheng Shi，联系方式为微信号data-lake，邮箱为tshshi@126.com。所属组织为NOKIA。文档分类为分布式系统，文档位置为https://github.com/stone-note/articles。 人工智能简史部分详细介绍了人工智能的起源和发展历程。从20世纪50年代开始，人们开始对人工智能的研究产生了浓厚的兴趣。随后，进入了符号主义时期，人们将人工智能视为一种基于知识的表示和推理的技术。然而，由于计算机的处理能力和存储能力有限，符号主义在实践中受到了一些限制。 随着计算机技术的不断发展，神经网络开始受到研究者们的重视。神经网络简史一节详细介绍了神经网络的发展历程。从1940年代的感知机开始，神经网络得到了一些初步的发展。然而，在20世纪80年代，由于计算机硬件和算法的限制，神经网络的研究进展受到了一些阻碍。直到1986年，误差反向传播算法的提出，神经网络研究才重新得到了推动。 误差反向传播算法浅解一节是本文的重点内容。该算法是训练神经网络的核心方法，也是神经网络能够逐渐学习到复杂函数的关键。文章详细介绍了误差反向传播算法的基本原理和步骤。首先，通过前向传播计算网络输出和实际输出之间的误差。然后，通过反向传播将误差逐层向前传递，调整网络中的权重和偏置值，直到网络输出的误差达到可接受的范围。 在直观理解一节中，文章尝试给出了对误差反向传播算法的直观理解。将神经网络比喻为一个黑箱子，输入为数据，输出为预测结果。我们需要调整黑箱子中的各种参数，以使得输出结果与实际结果尽可能地接近。直观理解部分通过一些图示和例子，帮助读者更好地理解误差反向传播算法的概念和原理。 最后，文章提到了关于机器学习与神经网络学习笔记的版本信息。目前文档处于0.2草稿版本，作者为Taosheng Shi。未来可能会有其他人对文档进行修改和补充。 机器学习与神经网络学习笔记是一份介绍人工智能中重要概念和算法的文档。通过对人工智能简史、神经网络简史以及误差反向传播算法的介绍，读者可以初步了解机器学习和神经网络的概念和基本原理。此外，文章还通过直观解释和例子帮助读者更好地理解算法的具体实现过程。对于从事机器学习和神经网络研究的人员来说，这份学习笔记可以作为参考资料来加深对相关领域的理解。