1、桑德尔教授几十年来一直在哈佛大学讲授一门名为“公正”的课程，这是哈佛历史上累计听课学生人数最多的课程之一。迈克尔•桑德尔教授也因此被评为“世界上最受欢迎的老师之一”。
2、Flipped只是听到就怦然心动了
3、 如果你是第一遍看这篇文章，请你记住这个问题，不需要思考其中原因，因为你还没有学到对应的知识。
4、 我们怎么衡量置信度呢？毕竟我们在做数学计算，需要一个明确的计算方式。
5、(Figure1)
6、20存露问晓
7、琴冷弦涩
8、 Figure1就是你设计小明时画的手稿，让我们从左到右说一说。
9、3白日沉沦夜
10、freaky(怪胎)
11、 这也是我们为什么将平反误差乘了1/2的原因，因为可以使结果约分为使我们的结果看着舒服点。
12、40∠学渣代言人
13、间歇性伤春悲秋：“历史成为传说，传说成为神话……”虽然这句好像不是阅读托尔金能读到的哈哈哈哈哈。@起名
14、55)、别留我孤身一人
15、 因为我们得到的误差信号是：误差函数对该权重求导的链式法则的除最后一环的所有部分乘积。而该权重所连接的神经元的激活值就是这个链式法则所需要的最后一环。
16、3醉看山河寂
17、4单方的守候
18、 是不是听起来太花心了，好吧，不要怪他，在笔记本上悄悄写上女孩数量和分别特征的是我们人类，不是小明。
19、20十年之伴
20、②: h₁=y₁-g₁
1、〆一缕阳光ご
2、Noengaged：无下世
3、 如果你学过高中数学的话，肯定反应过来了，这个置信度其实就是sigmoid函数的变化率，也就是一阶导数，计算的是函数切线的斜率。
4、03第《摆渡人》系列三本书当年，这套书第一本出版时，可谓是爆红网络，在各大网站排行榜上名列前茅。到今年，已经出版了第三本书。
5、 无论你输入什么数字作为sigmoid函数的输入，sigmoid都可以将它转化为一个位于(0,1)之间的值。就算你输入100亿进入sigmoid函数，她的输出也只会是一个非常接近于1但小于1的数字。而我们要求的概率正是0%～100%，即(0,1)的范围。这就是为什么sigmoid函数特别适合做小明的激活函数，这就是为什么小明可以预测客人下单剁椒鱼头概率的原因。
6、变化④：网名一定是一串别人看不懂，甚至搜不到翻译的英文单词；
7、 在下文中，我们将神经元装着的数字统一称作激活值，比如某位客人的第一个特征‘皮肤质量’很好，等价于将这位客人的数据输入神经网络后输入层的第一个神经元的激活值为
8、24行代码吃透神经网络其一｜行政工作
9、4流水十年闲
10、门环刚叩
11、4只道是寻常
12、呆头呆脑的猪
13、 ->第2列和第4列，突触(Synapses)：这是小明的大脑，是小明用来思考的地方，也是小明在试错-优化过程中唯一可以调整的地方。第一组突触有12条，第二组突触有4条，这16条紫色的线不仅连接了神经元，同时也说明了连接的强度，每一条紫色的线上本应有一个数字来代表连接强度的大小，不过我在这里暂时隐去了。突触的另一个名字叫做权重(Weight)，因为我认为权重这个词更能体现连接的强度这个概念，所以本文中统一采用权重一词。
14、花の物语
15、以上四句话截取自贾宝玉梦遇太虚环境警幻仙姑时，雪芹为仙姑所留之赋。这篇赋在我印象中并无正式命名，我斗胆称之为警幻赋。其式仿自曹子建的洛神赋，皆意在描绘仙子之美。我将这几句话放在这里，主要有两点原因。
16、4别吵我也怕
17、2提笔濯砚
18、 g₁为神经网络根据l1中的顾客1的四个隐藏特征和syn1预测出的顾客1可能下单剁椒鱼头的概率，其计算方式为
19、或许是我太魔怔(同学录托尔金安利群发机前来觐见)。@起名
20、这种「潜意识」加工是人类的超级天赋，是人工智能无法理解的高度，你看看人类研究「语音识别」的历史就知道了。
1、 将图片左侧调转过来，看图片右侧，这就是误差信号由f₁经由syn1传播到l1第一行的四个权重的过程。
2、发现幸福掌握在你自己手中。
3、44)、繁华落幕
4、⑥: c₁₁=a₁₁b₁₁+a₁₂b₂₁+a₁₃b₃₁
5、 这种简单的一对一关系，我们称之为线性可分。即特征间不存在相互作用从而对结果产生不同的影响，就那么单独地、孤独地根据连接的权重影响着结果。
6、4苏女踏雪
7、 下面让我们看看这两行代码做了什么。
8、小鱼仙倌
9、 g₁就是在本次前馈中小明找到的第一位女孩。
10、给爷跪下
11、铁汁
12、murmure
13、3生活的仰角
14、Dummy：假人
15、(Figure6)
16、英文原版于2004年出版后即风靡英美,已被翻译为二十多种文字。德波顿认为，身份焦虑的起因有：渴求身份、势利倾向、过度渴望、精英崇拜和制约因素五种，并提出了极具人文气质的解决方式。
17、 要回答这个问题，我们要回到起点，想一想为什么神经网络在被创造出来的那一刻，被命名成了‘神经网络’？
18、 至于为什么随机的范围为(-1,1)且平均值为0，这个不在我们这篇文章的讨论范围内，权重的初始化是一个很考究的问题，背后有经得住考验的数学理论作为支撑。
19、由于“大量志愿者”验证过，加上“脑神经科学”证实过，这样的外语学习方法才真的可信可靠。他不是某个人自吹自擂的个人经验，而是无数语言学家前仆后继的智慧结晶。
20、佟湘玉ThejadeofTongXiang
1、 在第2-5行，我们定义了一个名为nonlin的函数，它有两个输入值(参数)，分别是x和deriv。其中deriv是我们随便起的名字(其实不是随便啦，后面会说的)，它其实是一个布尔值，也就是我们之前提到的一个只能是0或者1的值。我们在写代码的时候，用False代表0(否)，用True代表1(是)。
2、c₁₄=a₁₁b₁₄+a₁₂b₂₄+a₁₃b₃₄
3、 则c₁₁的值为：c₁₁=a₁₁b₁₁+a₁₂b₂₁+a₁₃b₃₁。
4、最核心的，凭什么就说‘误差反向传播’，它的真正的数学依据是什么，你需要一个能够说服自己的解释我们之前所计算的置信度confidence到底代表什么，单单一个‘信心’的说法并不能说服理性的你误差信号是如何计算出来的，总不能乱写吧凭什么用误差信号与该权重所连接的神经元相乘，这真的很反直觉，并将结果取反所得到的值来修改权重，有什么理由么
5、1紫陌才韵
6、3北风画碧扇
7、 最后，我们总结一下本篇文章中所涉及的知识。
8、3一炮到天亮
9、1来路生云烟
10、好了，现在基本简单解决了学习材料的问题，说实话不太完整，毕竟这是我在悟空第一次回答关于英语学习的问题。但重点基本已经讲到了，后续我会慢慢完善。(2)怎么学？——正确的学习方法以听力为主！以听力为主！以听力为主！
11、在不完美之中寻找美好接受人生的生死轮回和残缺之美。
12、 以上这段话很适合描述有了深度学习助力的你，有了小明之后，你又训练了可以判断客人是否会点梅菜扣肉的概率小红，可以判断客人是否会点熔岩蛋糕的小刚等等好多神经网络。每次客人一进来，你只需要瞄一眼客人，把你收集到的数据告诉他们，你就可以根据这些神经网络的输出判断出客人最有可能点的菜品，你的名声如高楼筑月，直接天云。
13、月下弄人醉
14、4云淡℃风清シ
15、 你给它看了你的答案，告诉他，我想要的结果是1(100%)。
16、Lily：百合花。想到了哈利波特
17、前馈FeedForward:前馈是神经网络做出预测的过程，也就是小明所知道的，如何根据神经网络做出预测，同时也就是上面蛋糕例子中的，小明在某个位置松开钉子，钉子落在蛋糕内侧的过程。梯度下降GradientDescent:梯度下降是神经网络训练过程中的方向守则，记得小明的小目标么，在下次预测后被打的轻一点，所以它会选择一个使误差下降得最快的方向，根据这个方向调整自己的松开钉子的位置做出预测。我们上面的图片只有有沿着蛋糕边向右下的一个方向，因为这是个极简的例子，再往下的一张图片可以给你一个直观感受，即小明调整权重的方向是二维的。如果在层级更多的神经网络中，其调整权重的反向是高维的。反向传播BackPropagation:反向传播是神经网络调整自身的标尺，在一次预测过后小明知道了本次预测的误差，他想下次误差减小的方向调整自己的思路，那么它该怎么调整自己的思路呢，还记得小明的大脑么？那连接着神经元之间的16个分别有各自权重的紫色的线，如何对这16个值分别进行调整，反向传播就是我们计算这些调整的依据。至于为什么叫反向传播，到了后半部分会有详细解释。全局最小值GlobalMinimum: 全局最小值是完美预测的位置，是神经网络的终极目标，也就是小明的预测结果与实际数据差距为0的位置。
18、。。。。。。。
19、 请你对比一下Figure2和Figure你会发现Figure5其实就是把Figure2倒过来了，这就是我们所说的‘信息正向传播，误差反向传播’的数学依据。
20、 真正的e₁_delta： e₁_delta=d₁₁h₁g₁(1-g₁)+d₂₁h₂g₂(1-g₂)+d₃₁h₃g₃(1-g₃)+d₄₁h₄g₄(1-g₄)
1、来源语种：英语
2、1小活祖宗
3、 我们的文学天才感知器只能寻找三个特征值与结果的一对一关系，即4岁会写诗，6岁读红楼，10岁大渣男分别对文学天才感知器判断一个男孩子是否是文学天才的权重w0，ww2的值。
4、4起司甜饼