• 深度学习就是训练神经网络。

1、什么是神经网络？

• 举个最简单的例子，以下是一个使用线性回归来预测房屋价格的函数。
• 
• 这样一个用于预测房屋价格的函数被称作是一单个神经元。
• 大一点的神经网络，就是将这些单个神经元叠加起来。例如：
• 
• 神经网络根据多个相关联的输入来预测房屋价格。但这只是人为表示，真正的神经网络并不是这样的，如下图所示。
• 
• 实际的神经网络中，隐藏单元的输入同时来自所有的特征。也就是说，我们不会具体地说第一个单元表示家庭成员数，或者家庭成员数取决于x1和x2。而是神经网络自行决定这个单元是什么，我们给予它四个特征，随便它如何计算。
• 只要给神经网络足够多的x、y训练样本，神经网络就能准确地计算出x到y的映射函数。

 待续。。。