本专栏是网易云课堂人工智能课程《神经网络与深度学习》的学习笔记，视频由网易云课堂与 deeplearning.ai 联合出品，主讲人是吴恩达 Andrew Ng 教授。刚兴趣的网友可以观看网易云课堂的视频进行深入学习，视频的链接如下：https://mooc.study.163.com/learn/2001281002

也欢迎对神经网络与深度学习感兴趣的网友一起交流 ~

目录

1. 什么是神经网络？

2. 神经网络的应用

3. 结构化数据与非结构化数据

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1. 什么是神经网络？

        电能曾经引起了无数工业变革，例如交通、生产、医疗保障、通讯等等。人工智能（AI）将会引发一场同样巨大的变革。

        我们从房价预测的实例开始介绍什么是神经网络。

        已知房屋的面积和房屋的价格，我们想要找到一个函数，根据房屋面积，预测房价。如果你懂得线性回归，你可以用这些数据先拟合一条直线，但由于价格不能为负数，所以需要让直线在前面进行弯折。

        把这里的房价拟合函数，看成是一个最简单的神经网络。房屋的面积看作神经网络的输入 ，通过一个节点（上图中的圆圈），最后输出价格 。这里的小圆圈，就是一个独立的神经元。这个神经元做了两件事情：对输入面积进行线性运算，然后取不小于 0 的值，最后输出预测价格。

        当你有房屋的其他特征，比如卧室的数量、邮政编码（体现步行化程度），以及富裕程度（体现学校的质量），这时候就可以构建一个更大的神经网络。

        在更大规模的神经网络中，我们把单个神经元堆叠起来，中间的神经元与每个输入  都存在连接。中间的神经元代表某些中间特征，然后这些中间特征进一步计算得出价格  。

        在神经网络训练之前，中间的神经元并没有代表实际的特征。在给定足够的训练样本的条件下，由神经网络自己产生中间节点，最终从输入  映射到输出  。

2. 神经网络的应用

        事实上，到目前为止，几乎所有由神经网络创造的经济价值，都基于其中一种被称为“监督学习”的机器学习。监督学习可以用于实时预测、广告推送、图像识别、语音识别、机器翻译、自动驾驶等场景。

        实时预测和广告推送可以用标准神经网络（Standard NN）实现；图像识别需要用到卷积神经网络（Convolutional NN）；语音识别和机器翻译使用序列化的输入数据，因此需要用循环神经网络（Recurrent NN）实现；自动驾驶则需要使用定制化或者混合神经网络（Customed/Hyper NN）。 

        经过监督学习的神经网络，可以作为一个组件，嵌入到更大型的系统中，比如无人驾驶。

3. 结构化数据与非结构化数据

        结构化数据中每个数据都有明确的定义，例如房屋的大小，卧室的数量，用户的年龄等。而非结构化数据指音频、图像或者文本这类数据，图像中的每个像素、文本中的每个词，直接作为输入。

        计算机擅长处理结构化数据，而人类更擅长理解非结构化数据。有了深度学习与神经网络，计算机现在可以更好地理解非结构化数据，例如识别图像中的物体，或者识别文本的含义。