《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第10章 人工神经网络介绍
第10章 人工神经网络介绍
来源：ApacheCN《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》翻译项目
校对：@飞龙
鸟类启发我们飞翔，牛蒡植物启发了尼龙绳，大自然也激发了许多其他发明。从逻辑上看，大脑是如何构建智能机器的灵感。这是启发人工神经网络（ANN）的关键思想。然而，尽管飞机受到鸟类的启发，但它们不必拍动翅膀。同样的，ANN 逐渐变得与他们的生物表兄弟有很大的不同。一些研究者甚至争辩说，我们应该完全放弃生物类比（例如，通过说“单位”而不是“神经元”），以免我们把我们的创造力限制在生物学的系统上。
人工神经网络是深度学习的核心。它们具有通用性、强大性和可扩展性，使得它们能够很好地解决大型和高度复杂的机器学习任务，例如分类数十亿图像（例如，谷歌图像），强大的语音识别服务（例如，苹果的 Siri），通过每天追踪数百万的用户的行为推荐最好的视频（比如 YouTube），或者通过在游戏中击败世界冠军，通过学习数百万的游戏，然后与自己对抗（DeepMind 的 AlgFaGo）。
在本章中，我们将介绍人工神经网络，从快速游览的第一个ANN架构开始。然后，我们将提出多层感知器（MLP），并基于TensorFlow实现MNIST数字分类问题（在第3章中介绍）。
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