深度学习概论：神经网络

主要介绍吴恩达《深度学习》课程中《神经网络和深度学习》第一周：深度学习概论的神经网络内容。

什么是神经网络

比如在预测房价的时候，把房屋面积 x 作为输入输入，通过中间的圆圈后输出价格 y ，中间这个圆圈，就是一个独立的神经元，实现了预测房价的功能，这时就可以将预测房价的拟合函数看做是一个非常简单的神经网络。

神经元函数经常使用 ReLU 函数，全称是“修正线性单元”（rectified linear unit，ReLU）。

这是一个很小的神经网络，大的神经网络是把这些单个神经元堆叠起来形成的。

比如影响房价的多个因素作为输入，最终输出房价。



神经网络主要提供足够多的，关于 x 和 y 的训练样本数据，神经网络非常擅长于计算从 x 到 y 的精准映射函数。

本文为“吴恩达《深度学习》笔记”系列文章之一，

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