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大白话 5 分钟带你走进人工智能:神经网络之反向传播详细案例及解释

作者/分享人:L先生AI课堂
李虎,联想集团PCSD业务UDS平台推荐算法团队开发负责人,曾获2018-2019年度联想集团中国区优秀员工。 在集团负责: 1.负责实现产品推荐智能化,个性化的目标. 2.负责根据市场趋势和业务需求,研究行业内各形态推荐产品的策略和创新变化情况. 3.分析数据,及时调整策略,不断迭代优化,验证改版效果. 4.负责与公司各部门沟通协调,确保项目推进,指导产品持续改善。 业绩体现为: 1.落地多场景个性化推荐业务,如新精选页,智慧识屏,管家搜索等产品,有效提升产品体验和点击率。 2.实现通用算法的框架开发,通过多种人工智能算法融合,能够实现各种业务快速对接智能推荐的需求,有效提升用户体验和业务目标。 3.率先响应公司内部创新,作为核心人员主导开发了名字预测姓名的实例,推动AI神经网络的落地。

神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。而 反向传播是神经网络的核心原理,了解 反向传播的具体细节,会对以后在深度学习里面的探索起到触类旁通的重要作用。

我们的愿景是打造全网 AI 最通俗博客,赠人玫瑰,手有余香,在人工智能前行的路上一起前行。以通俗简介的方式,让每一位热爱着深入其中。

在本 Chat 中,你将收获如下内容:

  1. 反向传播前述
  2. 第一个案例解说反向传播
  3. 通用案例形式
  4. 逻辑回归案例
  5. 总结

适合人群: 对神经网络有兴趣,想探索深度学习领域的技术人员。

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