神經網路，聽起來很膩害的乙個詞，但其實不難理解。
我們先看乙個神經元是什麼？比方說最常見的乙個例子，通過房間的大小來**房價，乙個線性回歸方程。從 x（房間大小）到 y（**）的對映可以用乙個函式來表示，那麼這個函式就可以看做是乙個神經元。
是不是很容易理解？就是把之前我們學過的函式啊，演算法啊什麼的概念給起乙個新的名字——神經元！！
再接著看什麼是神經網路
還是剛剛的例子，衡量房價當然不能僅僅考慮面積，假如你要買個房子，是不是要綜合考慮多種因素呢？
比方說房間數量，郵編（可以衡量城市如何，到附近工作地點的遠近等等），收入水平…這些資料是我們得到的原始資料。
但是我們拿到這些資料，並不是為了盯著這些數字看的，我們想要的是數字背後的資訊，比方說這個房子能住幾口人？這個房子周邊情況的好壞？這才是我們真正要思考的問題
資料可以幫助我們思考，比方說面積和房間數目可以告訴我們這個房子能住幾口人，郵編和收入水平可以讓我們衡量房子周邊情況的好壞
see，這其實是我們作為人類拿到資料之後會思考的東西，就是把這些抽象的，繁雜的資料變成有意義的衡量標準。房屋面積，房間數量，郵編，收入水平經過思考之後，變成了房子能住幾口人，房子周邊情況的好壞，然後再由這些來**房價
這是乙個層層遞進的過程，一層一層進行思考，最終得出我們想要的東西。可以把這個過程當成是自己打鬧鐘的神經元在工作，那麼一層一層的思考，就是一層一層的神經元在進行工作。
我們希望這些步驟由人工智慧幫助我們做，讓人工智慧模仿人類的思考模式。就是下圖的方式，每一層都用一些圈圈表示，圈圈就是神經元，整張圖看起來就像是乙個神經網路
哇，這就是神經網路呀~原來根本沒有想象中那麼難以理解嘛
不管是youtube、google還是阿里，我們看到越來越多的平台推送廣告都是符合使用者偏好的，這種精準的廣告投放讓網際網路公司賺的盆滿缽滿，他們背後用到的演算法其實就是監督學習
監督學習是神經網路的一種，神經網路分為監督學習和非監督學習
監督學習就是我告訴計算機讓它把班上同學分個類，分類標準是按照性別，男生和女生；非監督學習就是告訴計算機你自己去把班上同學分個類吧，分類標準你自己看著辦。
可以想象，非監督學習更接近人工智慧，演算法更複雜，更能代表科技，更有未來感
但是！但是！但是！目前應用更廣泛的，給人們帶來更多經濟回報的，其實是監督學習演算法。例如前面提到的廣告
沒錯，一開始，人工智慧的學者們也很難處理這些形式的資訊，但是因為人類很擅長處理這些，我們當然有美好的願景希望計算機也可能看的懂這些，所以後來慢慢發展出了各種文字、語音、處理的技術
像數字這種就叫做結構化資料，文字、語音、影象就是非結構化資料
本文不對這些技術做詳細深入的介紹，只是做乙個分類。
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課程名稱 神經網路和深度學習 andrew ng 神經網路和深度學習 1 什麼是神經網路 傳送門 神經網路和深度學習 2 啟用函式 傳送門 神經網路和深度學習 3 神經網路輸入的表示 傳送門 神經網路和深度學習 4 符號約定 傳送門 神經網路和深度學習 5 邏輯回歸 傳送門 神經網路和深度學習 6 ...
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