神经网络是有史以来最美丽的编程模型之一。在传统的编程方法中,我们告诉计算机该做什么,将大问题分解成许多小的、精确定义的任务,计算机可以轻松执行。相比之下,在神经网络中,我们不告诉计算机如何解决我们的问题。相反,它从观测数据中学习,找出自己的解决方案。从数据中自动学习听起来很有希望。然而,直到2006年,我们才知道如何训练深度神经网络超越更传统的方法,除了一些特殊的问题。2006年发生的变化是在产生了所谓的深度神经网络相关的技术。这些技术现在被称为深度学习。
它们得到了进一步的发展,今天,深度神经网络和深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理的许多重要问题上取得了杰出的表现。谷歌、微软和Facebook等公司正在大规模部署它们。这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念,包括深度学习的现代技术。读完这本书后,你将会编写出使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题的代码。你将有一个基础来利用神经网络和深度学习来解决你面临的问题。
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