基于C#的神經網絡介紹
在 Build 2013 大會上，來自微軟研究院的 James McCaffrey 在一場有趣的演講中介紹了神經網絡。盡管“使用 Visual Studio 開發神經網絡”這個題目表明演講是針對 Visual Studio（VS）的，但實際上它也適用于任何希望更多了解神經網絡（NN）的開發者。McCaffrey 擁有數學博士學位，而在這場引人入勝的演講中，他所面對的是擁有計算機科學背景的開發者們。
McCaffrey 的方法可以作為神經網絡概念的有效介紹，為觀眾的進一步學習打下了堅實的基礎。在演講中，McCaffrey 圍繞著他所提供的示例程序——基于一個人的年齡、收入、性別和信仰預測他的政治立場——并以此為基礎展開了他的方法。這非常有效，因為它提供了一個使用神經網絡的實際應用的例子，而且非常容易理解。
McCaffrey 的演講涵蓋了被他稱之為“利用神經網絡的 7 大核心概念”的內容：
- 前饋
- 活化
- 數據編碼
- 誤差
- 訓練
- 自由參數
- 過擬合 </ul>
McCaffrey 注意到許多新人在使用神經網絡的時候，將會遇到缺乏可靠文檔的問題。為此，他列出了一些他認為可靠的信息資源。雖然 McCaffrey 對于神經網絡這一主題熱情高漲，但他還是同時描繪了基于神經網絡方法的優劣。進一步地，他還介紹了 6 個神經網絡的替代品，以及這些替代品在何時會更適于應對需要解決的問題。
對于演講最后所展示的神經網絡示例程序，McCaffrey 提供了它的 C# 工作代碼，以便聽眾進一步嘗試。這個示例程序使用 Iris flower data set——它在測試機器學習程序時經常用到。（注意，在我獲取的拷貝中，代碼第 756 行需要添加一個分號以通過編譯。）在 4 月的微軟管理峰會上，McCaffrey 也做了一場類似的演講，但我發現在 Build 大會上的這場內容更加豐富，也是值