這一代的人工智慧：資料為王。有什麼樣的資料，出什麼樣的模型。神經網路中比較重要的一點就是利用網路自學習演算法來確定權重大小。
有監督學習是指，為了確定神經網路的權重和偏置，事先給予資料，這些資料稱為學習資料。根據給定的學習資料確定權重和偏置，稱為學習。
神經網路是怎樣學習的呢？思路極其簡單：計算神經網路得出的**值與正解的誤差，確定使得誤差總和達到最小的權重和偏置。這在數學上稱為模型的最優化（下圖）。
需要注意的是，神經網路的權重是允許出現負數的，但在用生物學進行模擬時不會出現負數，也難以將負數作為神經傳遞物質的量。可以看出，神經網路從生物那裡得到啟發，又飛躍到了與生物世界不同的另乙個世界。
奇點（singularity）被用來表示人工智慧超過人類智慧型的時間點。據**是2045年，也有不少人**這個時間點會更早到來。
在神經網路的計算中，經常用到正態分佈隨機數作為初始值。
沒看完：總結一句:完全是寫給新入行人員。甚至連程式設計經驗都省去了。
數學學習筆記 函式
1.函式是將乙個物件轉換為另外乙個物件的規則，例如f x x2 2.其中x的取值被稱為輸入，結果被稱為輸出 3.所有輸入來自稱為定義域的集合，所有輸出來自稱為上域的集合 4.假設現在有兩個函式f，g，這兩個函式的規則一樣，且函式g的定義域小於f的定義域 我們可以說函式g是由限制f的定義域產生的 5....
數學學習筆記 函式
函式是將乙個物件轉換為另外乙個物件的規則，例如f x x2 f x x 2 f x x 2，其中x的取值被稱為輸入，結果被稱為輸出。所有輸入來自稱為定義域的集合，所有輸出來自稱為上域的集合。假設現在有兩個函式f ff，g gg，這兩個函式的規則一樣，且函式g gg的定義域小於f ff的定義域，我們可...
數學學習筆記3
求積性函式f字首和 考慮字首和為s,考慮另外乙個函式g sum n f g i sum n sum f d g frac sum ng d sum rfloor f i sum ng d s lfloor frac rfloor 於是對於乙個n,可以得到 g 1 s n sum n f g i su...