谷歌大脑深度学习从入门到精通视频课程[1.1]：前馈神经网络——人工神经元
目前，深度学习已经成为了一门热门的技术。很多开发人员想系统的学习一下深度学习，但苦于没有找到一个很好的平台。基于此，AI100 开始引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程。每天在公众号中推送一个视频，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。
讲师简介
Hugo Larochelle 教授师从 Yoshua Bengio 教授，并且在 Geoffrey Hinton 教授那里做了两年的博士后工作。目前 Hugo Larochelle 教授是 Google Brain 的研究科学家。他在 Youtube 上面的神经网络课程视频讲的深入浅出，非常适合从零开始学习。
https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=d0375ueztyp&width=500&height=375&auto=0
课程主要内容
什么是神经网络？（P2）
神经网络中的激活函数的性质。（P3）
PPT 解释如下：
P1. 首页
P2. 主要讲解了什么是权重，什么是偏差，什么是激活函数。
P3. 二维可视化的激活函数表示图
课程作业
如果我们要设计一个三层网络，即一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。假设，W1 和W2是链接矩阵，b1和b2是偏差项，g(·)是激活函数，那么当输入数据是x时，输出结果 h(x) = _____________。
课程讨论群
我们组织了课程讨论群，请先扫描下面的二维码关注我们的公众号，在交流群一栏中选择 DL课程讨论群，添加课程负责人。然后将课程作业答案发送给他，通过之后，他会邀请你加入讨论。
本文为 AI100 原创，转载需得到本公众号同意。
课件下载：http://info.usherbrooke.ca/hlarochelle/ift725/1_01_artificial_neuron.pdf
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