深度學習系列（2）——神經網路與深度學習

1、Neural networks and deep learning
在傳統的程式設計方式中，我們告訴計算機做什麼，把大問題分成許多小的，精確定義的任務，計算機可以很容易地執行。相比之下，在神經網路中，我們不告訴計算機如何解決我們的問題，讓它從觀測資料中去學習”規則”，“自己”去找出解決問題的方法。

在深度神經網路出現之前，我們並不知道如何去訓練多層神經網路、如何去求解，讓它去自主學習。這篇文章有寫關於神經網路的發展，以及目前各種網路的型別講解：（http://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50763648）；深度神經網路的出現，讓這些問題得到了解決，這就是深度學習。深度學習已有近20年的發展，現在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卓越的效能。這樣可以讓我們站在巨人的肩膀上學習，在這裡矯情的感謝一下前人所做的努力。

2、個人經驗
本系列部落格主講神經網路的發展，以及是如何逐步發展到現在的深度學習；在這裡你能夠學習到神經網路網路是如何工作的、瞭解相關理論，讓你能夠更深刻地去理解神經網路，理解深度學習是什麼、能做什麼？

後續的系列部落格中，將學習神經網路的核心原理和深度學習，並以手寫數字識別為例項來切入學習理論。先通過簡單的程式來解決問題，通過多次迭代來改程式序，並逐步融入神經網路和深度學習的核心思想。

最給送給大家一句話共勉： 不積小流無以成江海，不積跬步無以至千里