神經網路和深度學習目前對影象識別、語音識別和自然語言處理領域中的問題有很好的解決方案。
2006 年，被稱為「深度神經⽹絡」 的學習技術的發現引起了變⾰。這些技術現在被稱為「深度學習」。它們已被進⼀步發展，今天深度神經⽹絡和深度學習在計算機視覺、語⾳識別、⾃然語⾔處理等許多重要問題上都取得了顯著的效能。他們正被⾕歌、微軟、facebook 等公司⼤規模部署。
學習方法：以理解原理的方式去學習而不是像學習程式庫那樣去學習。
本次將以計算機的手寫數字識別問題為例，去學習神經網路和深度學習的理論。
需要掌握的一些技能前提：
神經網路和深度學習 淺層神經網路
乙個淺層神經網路示意圖 如圖所示，表示乙個單隱層的網路結構。這裡主要需要注意的是，層與層之間引數矩陣的規格大小 隱藏層和輸出層之間 由上面我們可以總結出，在神經網路中，我們以相鄰兩層為觀測物件，前面一層作為輸入，後面一層作為輸出，兩層之間的w引數矩陣大小為 n out,nin b引數矩陣大小為 n ...
神經網路和深度學習 深層神經網路
dnn結構示意圖如圖所示 對於第 l 層神經網路，單個樣本其各個引數的矩陣維度為 w l n l n l 1 b l n l 1 在運算過程中，使用python的 廣播 將b 1 複製為 n l m m為訓練集大小dw l n l n l 1 db l n l 1 z l n l 1 a l z l...
機器學習，深度學習，神經網路，深度神經網路
先來說一下這幾者之間的關係 人工智慧包含機器學習，機器學習包含深度學習 是其中比較重要的分支 深度學習源自於人工神經網路的研究，但是並不完全等於傳統神經網路。所以深度學習可以說是在傳統神經網路基礎上的公升級。神經網路一般有輸入層 隱藏層 輸出層，一般來說隱藏層大於2的神經網路就叫做深度神經網路，深度...