深度神经网络（初学者版）

本篇blog大致从以下三个方面介绍深度神经网络

 

 

 神经网络简介：

神经网络的基本构成单元是神经节，而人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，这种网络通过调整系统内各神经节点的权重，从而达到处理信息的目的。

神经网络结构：

 

 

用户在隐藏层设置好算法模块后（即搭建神经网络隐藏层神经节的数量和层数），通过在输入层输入一些数据，经隐藏层在系统内部运算，就能直接在输出层得到运算后的结果了。

学习过程：

 

 总的来说，深度神经网络的自主学习，模拟训练等功能就是通过以上过程来实现的。具体详细内容本人还在学习中。