大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络入门的问题，于是小编就整理了4个相关介绍神经网络入门的解答，让我们一起看看吧。
一个没有基础的工科研究生如何学习神经网络？
双控专业计算机相关专业，自动化方向，你们最不缺的就是和计算机编程打交道，什么plc自动化编程，控制工程哎！！！！！
这不叫没基础，你这叫没思路，不知道怎么学。
我和你差不多，算是兄弟专业，机械，现在做机器学习，金融方向开发。本科。
神经网络的主要还是需要数学功底。大部分企业所用的神经网络基础都是python语言。
给个思路：
一、先学习python，熟悉这门语言，一周左右就能搞定。
二、python数据运算包numpy、数据处理包pandas、可视化包matplotlib、算法开发库scikit-learn的使用，熟练掌握，多做练习。
三、机器学习以及经典算法学习，学习机器学习，实现经典算法。线性模型、决策树、叶贝斯分类模型、数据降维、聚类等等。
四、学习深度学习框架tensorflow。
五、学习神经网络基础知识，神经元、感知器、深度学习之多层感知。
人工智能神经网络中的基础概念有哪些？
人工智能神经网络是科技发展的产物，就像机器人一样越来越高级，越来越人性化。简单来说呢，神经网络是一种模拟人脑的计算架构；利用神经网络进行机器学习分析，则让计算机不再单单是执行命令的机器而已，还具备了像人类一样的高智商。人工智能和大数据云计算，互联网的发展类似，都将会造福人类，为社会发展起到推动的力量！
人工智能技术的重大突破已经通过对人体系统进行建模实现。虽然人工神经网络（NNs）只是与实际的人类神经元功能松散耦合的数学模型，但它们在解决复杂和模糊的现实世界问题方面的应用却非常深远。此外，在神经网络中建模大脑的建筑深度已经为学习更有意义的数据表示开辟了广泛的可能性。在图像识别和处理方面，来自CNN视觉系统复杂且空间不变的细胞的灵感也使我们的技术有了很大的改进。
只要人类的感知能力超过机器的感知能力，我们就可以通过理解人类系统的原理获得收益。人类在感知任务方面非常熟练，人类理解与人工智能现状之间的对比在机器听觉领域变得尤为明显。考虑到人类系统在视觉处理过程中获得的好处，我们从神经网络机器听觉的类似过程中获益。也许最抽象的声音领域就是我们作为人类如何看待它。虽然信号处理问题的解决方案必须在强度，频谱和时间属性的参数范围内在较低水平上运行，但最终目标往往是认知问题：以我们对声音感知的方式转换信号包含被改变。如果希望以编程方式改变录制的口语声音的性别，例如，在定义其较低级特征之前，有必要用更有意义的术语来描述这个问题。说话者的性别可以被认为是一个认知属性，它由许多因素构成：声音的一般音调和音色，发音的差异，词语和语言选择的差异以及对这些属性与性别之间关系的共同理解。
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以下给出简单介绍，关于神经网络的学习方式以及深度神经网络的更多内容，欢迎到作者主页查看系列文章《神经网络与深度学习概述》。
神经网络全称人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），与之相对应的是生物神经网络（Biological Neural Network, BNN），将模拟生物神经网络的数学模型统称为人工神经网络模型。
大量生物神经元的广泛、复杂连接，形成生物神经网络
实现各种智能活动
智能（intelligence）
观察、学习、理解和认识的能力
理解和各种适应性行为的能力
智能是个体有目的的行为、合理的思维、以及有效的适应环境的综合能力，也可以说是个体认识客观事物和运用知识解决问题的能力
生物神经元(neuron)是基本的信息处理单元
生物神经元是基本的信息处理单元。
基础概念有哪些不太清楚，但是人工智能[_a***_]并消灭人类，这个方向基本上可以确定，不可阻挡。人工智能结合大数据云计算，将可以使人工智能的知识量在几个小时甚至几分钟内超越人类。一旦人工智能能够自我学习升级，人类的智商在他面前将会如同普通蚂蚁的智商。人工智能统治下的社会科技将是人类根本就无法想象的世界。就像让蚂蚁去想象量子物理学。人类如果试图控制人工智能，人类将会被清除。人类不会有任何反抗的能力和机会。而这一切，正在科学家们的稳步推进过程中。有人会说，人类只要断电人工智能还搞个屁呢？我只想说，全世界核电站甚至是核武器都在人工智能的控制之下，全世界的一切设备终端都是人工智能的一部分，整个世界的一草一木都在人工智能的监控之中，请问你怎么断电呢？
学习神经网络需要哪些前导知识？
1.线性代数（初级）：神经网络里涉及到最多的就是矩阵运算了
2. 微积分（初级）：反向传播（back propagation）就是求导链式法则的应用
3. 线性代数+微积分：学会对矩阵函数（变量是矩阵的函数）求导之后，计算会快很多
4. 编程语言（matlab/python优先）：这两种语言可以很方便做线性代数计算（python可以用numpy）
理解
5. 线性代数（中级）：特征值特征向量、线性方程组等等，为优化做准备
6. 微积分（中级）：梯度、Hessian、曲率等等，为优化做准备
7. 凸优化（中级）：优化算法等，结合线性代数和微积分的知识，可以更好地了解怎么训练神经网络
8. 概率统计/随机数学（中级）：了解一些深层神经网络的概率模型，比如resticted Boltzmann machines之类的
应用
传统观点认为学习神经网络需要数学和计算机方面的知识。就比如著名的CS229（Dan Boneh和吴恩达在斯坦福大学开设的开放课程），要求的前导知识为：
其实对前导知识的要求不是很高。
甚至，柯里-霍华德同构(Curry-Howard correspondence)告诉我们，计算和逻辑是等价的。也就是说，每一个数学证明其实都对应着一段代码。那也就意味着，如果你具备编程基础，学习概率论和线性代数会比较快。
（图片来源：Bernhard Huemer）
作为一个例子，你可以看下我在悟空问答上回答的“如何理解贝叶斯定理”，没有从传统的条件概率的定义出发，而是从一个具体的例子出发，用简单的程序语言讲述了贝叶斯定理背后的直觉、动机和定义。
***s://***.wukong***/question/6491595437122781454/
当然，反过来也一样成立。如果你数学不错，那学习编程也会很快。
如果上面的前导知识你一样也不具备，那是不是就没有机会学习神经网络了呢？并不是这样。
机器学习开发者和讲师、生成艺术家Gene Kogan说：
这两年，人工智能已经逐渐成为了行业最火的话题，但到目前为止，人工智能还只要停留在科学研究阶段，还没到大规模的应用阶段，很多人想接触和学习相关的知识，但是又害怕自己的知识储备不够用往往无法下手。目前人工智能的核心是深度学习，而深度学习的核心是神经网络，那么需要做哪些预备知识才能够帮助自己的更好的学习神经网络这门课程呢？
1. 最简单的神经网络模型让你消除学习难度的顾虑
举个简单的例子，现在需要通过发动机来判定一辆车的价格，建立一个直角坐标系，横坐标***设为发动机数据e而竖坐标***设为p，***设有一组车的数据，均匀分布在坐标系中，相信大家都学过线性回归，就算是只上过高中也会对回归函数有一定的了解。最终你得到的一条很好能拟合发动机和价格之间关系的折线，其中***设发动机参数和价格的关系是连续不间断的，那么这个处理过程则可以抽象成以下的关系，如下：
这便是一个最简单的神经网络，中中间部分就是一个神经元，现在是不是觉得神经网络很简单？那么自然世界的真实用例肯定不可能这么简单，那么我们知道除了发动机、汽车的空间大小、内饰、做工、空调系统、导航系统等等一系列的参数都可以影响汽车的价格，那么你会发现你的输入值越来越多，那么输出值也就越来越准确，如果再加上其他的外界因素，那么你这个模拟的模型就会越来越接近真实值，这便是神经网络，这便是深度学习的核心，也是人工智能的核心，但是抽象以后你会觉得其实并不难。
因此为什么要觉得自己不适合或者因为自己的知识储备不够而拒绝接受新的知识呢？不仅仅是人工智能，其他领域也都一样。
2. 要想有一定的造诣尤其是想吃这口饭，你必须要学习更多
当然，对于要想获得更多的专业的知识，那么具体哪些知识能让你事半功倍呢？首先对于学习计算机的学生来说，不管你用不用得到，有几门本事学习好了，百利无一害，一是微积分、二是离散数学、三是英语，毫无疑问，计算机科学本质上跟数学关系紧密，甚至可以说数学就是编程的本质，这也是最早图灵完备的计算机的最初来源，而微积分、离散数学是计算机科学的基础数学知识。
对于英语，相信不用多说，不是必须，却是让你事半功倍的好工具，英语知识好，你可以看国外众多的顶级名校的mooc，你可以第一时间找到最新的人工智能前沿知识，能第一时间翻看最新的技术文档，毫无疑问学好英语让你求知路上更加简单。除此之外，你需要掌握更多的线性代数和概率论方面的知识，矩阵运算是神经网络的核心，线性方程组、凸优化、梯度等等知识能够让你在算法优化上取得更好的结果。当然，你还需要较好的计算机基础、编程基础，建议了解一些关于视觉识别方面的行业资讯、了解一些组成、编译方面的知识，编程语言的话python是个不错的选择。
3. 最后给大家推荐一些比较好的人工智能学习***
对于人工智能的学习，毫无疑问，如果有好的学习***、学习工具那么将会事半功倍。Stanford的CS231n是李飞飞教授关于视觉识别的比较好的课程， 人工智能领域的泰斗，神经网络之父Geoffrey Hinton 老爷子的《Neutral Network for Machine Learning》课程，恩达博士的Deep learning课程，都是很好的学习人工智能的入门课程，让你能更快的进入人工智能的学习。
小众轻量级深度学习开源框架DarkNet如何入门？
Darknet——一个源码为C的神经网络框架
今天路同学介绍一个相对小众的深度学习框架——Darknet。
与流行的Tensorflow以及Caffe框架相比，Darknet框架在某些方面有着自己独特的优势。
关于Darknet深度学习框架
Darknet深度学习框架是由Joseph Redmon提出的一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。它安装速度快，易于安装，并支持CPU和GPU计算。
你可以在GitHub上找到源代码：
***s://github***/pjreddie/darknet
你也可以在官网上阅读完成更多事情：
***s://pjreddie***/darknet/
到此，以上就是小编对于神经网络入门的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络入门的4点解答对大家有用。
