神经网络是一种模拟人脑的神经网络，以期能够真现类人工智能的呆板进修技术。
原书提醉神经网络暗地里的观念，并引见如何通过PZZZthon真现神经网络。全书分为3章和两个附录。第1章引见了神经网络中所用到的数学思想。第2章引见运用Python真现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的机能。第3章带领读者进一步理解简略的神经网络，不雅察看已受训练的神经网络内部，检验测验进一步改进神经网络的机能，并加深对相关知识的了解。附录划分引见了所需的微积分知识和树莓派知识。
原书符折想要处置惩罚神经网络钻研和摸索的读者进修参考，也符折对人工智能、呆板进修和深度进修等相关规模感趣味的读者浏览。
原书的目的读者
原书是为了任何欲望理解什么是神经网络的读者而编写的，是为了任何欲望设想和运用原人神经网络的读者而编写的，也是为了任何欲望领略这些正在神经网络阐扬焦点做用、相对容易但冲动人心的数学思想的读者而编写的。
原书的目的读者，不是数学或计较机科学方面的专家。你不须要任何专业知识或超出中学的数学才华。
假如你可以停行加、减、乘、除运算，这么你就可以制做原人的神经网络。咱们运用的最艰难运算是梯度演算（gradient calculus），但是，咱们会对那一观念加以注明，使尽可能多的读者能够了解那个观念。
风趣味的读者，无妨事以原书为末点，进一步摸索冲动人心的人工智能。一旦你把握了神经网络的根柢知识，你就可以将神经网络的焦点思想应用到很多差异的问题中。
老师可以运用原书，文雅从容地评释神经网络，评释神经网络的真现，激起学生对神经网络的殷勤，激劝学生运用短短的几多止代码制做出能够进修的人工智能。原书中的代码曾经通过了测试，能够正在物美价廉的计较机——树莓派上工做。树莓派是备受学校和青年学生接待的一款计较机。
当我年少的时候，我难以了解那些罪能壮大但奥秘的神经网络是如何工做的。其时，我如许欲望存正在一实类似的书籍。我正在各类书籍、电映和纯志中看到对于神经网络的只言片语，但是其时，我只能找到一些艰深难懂的教科书，而那些教科书是为这些对数学及其术语很是理解的专家级其它人而编写的。
我已经欲望有人能够以让中学生了解的方式向我评释神经网络，满足我的猎奇心。而那便是我写做原书的宗旨。
咱们将会作些什么
正在那原书中，咱们将扬帆起航，制做神经网络，识别手写数字。咱们将从很是简略的预测神经元初步，而后逐步改制它们，曲到抵达它们的极限。顺着那条路，咱们将作一些短久的停留，进修一些数学观念。咱们须要那些数学观念来了解神经网络如何进修和预测问题的解。
咱们将阅读一些数学思想，如函数、简略的线性分类器、迭代细化、矩阵乘法、梯度演算、通过梯度下降停行劣化，以至是几多何旋转。但是，所有那些数学观念将会以一种很是文雅明晰的方式停行评释，并且除了简略的中学数学知识以外，读者彻底不须要任何前提知识或专业技术。
一旦咱们乐成制做了第一个神经网络，咱们将带着那种思想，正在各个方面运用那种思想。譬喻，咱们无需诉诸格外的训练数据，就可以运用图像办理来改进呆板进修。咱们将一窥神经网络的思想，看看它能否提醉了任何深化的见解——不少书籍并无向你展示神经网络的工做机制。
当咱们按部就班制做神经网络时，咱们还将进修一种很是简略、有用微风止的编程语言Python。同样，你不须要有任何先前的编程经历。
咱们将如何作到那点
原书的次要宗旨是向尽可能多的人提醉神经网络暗地里的观念。那意味着咱们将接续从让人们觉得温馨和相熟的处所初步引见那些观念。咱们将给取简略的轨范，小步行进，从一些安宁的处所初步构建知识，曲到咱们领有足够的知识，去了解和不雅观赏一些对于神经网络的、很酷炫或让人很兴奋的东西。
为了使工作尽可能顺畅便捷，咱们将抵御引诱，将探讨领域严格限定为制做神经网络所必需的知识。一些读者可能会对一些风趣的题外话感趣味，假如你是那样的读者，这么咱们激劝你对神经网络停行更宽泛的钻研。
原书不会会商所有可能的神经网络劣化和改制的办法。尽管正在理论中，存正在不少种劣化和改制的办法，但是那些内容取原书的焦点宗旨背道而驰，原书只是想用一种尽可能简略易懂、简约明了的方式引见神经网络的根柢思路。
咱们有意将原书分红3章∶
●正在第1章中，咱们将如清风拂面般，一览正在简略的神经网络中所用的数学思想。咱们有意不引见任何计较机编程知识，以防行喧宾夺主地烦扰了原书的焦点思想。
● 正在第2章中，咱们将进修足以真现原人的神经网络的Python知识。咱们将训练神经网络，识别手写数字，并且会测试神经网络的机能。
●正在第3章中，咱们将进一步理解简略的神经网络，那超出了理解根柢神经网络知识的范畴，但是咱们那样作只是为了与得一些乐趣。咱们将检验测验一些想法，进一步改进神经网络的机能，咱们将不雅察看已受训练的神经网络内部，看看咱们能否了解神经网络所进修到的知识， 能否了解神经网络是如何作出决议停行回覆的。
咱们运用的软件工具都是免费开源的，你无需付出任何用度。你也不须要一台高贵的计较机制做原人的神经网络。原书中的所有代码都曾经颠终了测试，可以正在价廉物美的树莓派Zero上运止。正在原书的终尾，附录B引见了如何让你的树莓派筹备就绪。
"从你身边所有的小工作中，找到灵感。"
1.1 尺有所短，寸有甜头
计较机的焦点局部便是计较器。那些计较器作算术很是快。应付执止取计较器相婚配的任务而言，如对数字停行相加算出销售额、应用百分比算出税支、绘制现存数据的图表，那是很不错的。
纵然是正在计较机上不雅寓目网络电室节目或听流媒体的音乐，也只波及一次又一次地执止简略的算术指令。正在互联网上通过管道将1和O输送到计较机，重建室频帧，所运用的算术也不会比你正在中学所作的加法运算复纯，那一点兴许令你颇为惊奇。
计较机可以以相当快的速度，正在1秒钟内停行4位数以至10位数的相加，那兴许给人留下了深化的印象，但是那不是人工智能。人类可能发现原人很难快捷地停行加法运算，然而停行加法运算的历程不须要太多的聪慧。简略说来，那只有求计较机领有遵照根柢指令的才华，而那正是计较机内的电子器件所作的工作。
如今，让咱们转到工作的反面，掀开计较机的底排。让咱们不雅察看下面的图片，看看你能认出图片中包孕哪些内容。
你和我都看到了人脸、猫和树的图片，并识别出了那些内容。事真上，咱们可以以很是高的正确度快捷地作到那一点。正在那方面，咱们但凡不会蜕化。
咱们可以办理图像中所包孕的相当大质的信息，并且可以乐成地识别图像中有哪些内容。但那种任务对计较机而言，其真不是这么容易，真际上，是相当艰难的。
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