深度学习之神经网络概述、BP算法

深度学习是由机器学习的神经网络发展而来的一个新的领域，模仿人脑的机制来解释数据（图像、声音和文本），结构是含多隐层的多层感知器。深度学习能够用无监督或半监督的特征学习和分层特征提取算法来高效地替代手工获取特征，经过组合低层特征造成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。html   1、神经元算法 人的大脑是由大约个神经元（neuron）相互链接组成的密集网络，平均每个神经元

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