在本章中，我们将讨论神经网络（NN） 的一些复杂之处，NN也是深度学习（DL） 的基 石。我们将讨论神经网络的数学基础、架构和训练过程。本章的主要目的是让你对神经网络有一个系统的了解。通常 ,我们从计算机科学的角度来看待它们一将其看作由许多不同步骤 / 组件组成的机器学习（ML） 算法（甚至可以看作一个特殊实体）。我们通过神经元、层等思考 的方式获得一些认知（至少我第一次了解这个领域时是这样做的）。这是一种非常有效的方式. 在这种理解水平上.我们可以做出令人印象深刻的事情。然而.这也许不是正确的方法。神 经 网 络 具 有 坚 实 的 数 学 基 础 . 如 果 我 们 从 这 个 角 度 来 研 究 它 ， 就 能 以 更 基 础 、 更 优 雅 的 方 式 来 定 义 和 理 解 它 。因 此 , 本 章 将 从 数 学 和 计 算 机 科 学 的 角 度 强 调 神 经 网 络 之 间 的 比 较 。如 果 你 已 经 熟 悉 这 些 , 可 以 跳 过 本 章 。尽 管 如 此 ， 我 还 是 希 望 你 能 发 现 一 些 你以前不知道的有趣的地方
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神经网络的基础数学，95页pdf
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人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
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