教程 | Hinton 机器学习视频中文版：简单的神经元模型（1.3）
作为 AI 从业者，想必你和小编一样都有过类似的经历。
下定决心想要钻研机器学习类的课程，不仅要搞定学术理论，还得应对英语所带来的难题。
为了让广大 AI 青年们不再为英语所累，快速进入学习状态， “AI 研习社” 推出了深度学习大牛 Geoffrey Hinton 的《Neutral Network for Machine Learning》中文系列视频课程。本次课程来源于 Hinton 2012 年在多伦多大学的授课实录，适合于对 Machine Learning 有一定基础的同学来进一步学习研究。PS: 出于对 Hinton 知识成果的尊重以及版权的需要，AI 研习社已经获得了 Hinton 教授的亲自授权。
本栏目将在AI研习社（公众号：okweiwu）每日更新，每期更新会在推送的最后条，敬请关注！
本套课程中，Hinton 重点介绍了人工神经网络在语音识别和物体识别、图像分割、建模语言和人类运动等过程中的应用，及其在机器学习中发挥的作用。与吴恩达的《Machine Learning》不同，这门课程更加深入地介绍了 Machine Learning 中神经网络具体操作方法。
本期提要：神秘的神经元是如何传输信号的？什么样的数学公式可以模拟如此复杂的系统？有哪些常用的神经元模型？线性激励神经元ReLU和鼎鼎大名的Sigmoid又有何区别？这节课中，Hinton将为你一一解答。
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延伸阅读：【Hinton】1.2 神经网络机制中的脑科学原理