《DeepLearning with Python》读书笔记(一)

1.什么是深度学习 三张图理解深度学习工作原理 神经网络中每层对输入数据所做的具体操作保存在该层的权重(weight)中,其本质是一串数字。用术语来说,每层实现的变换由其权重来参数化(parameterize,见图 1-7)。权重有时也被称为该层的参数(parameter)。在这种语境下,学习的意思是为神经网络的所有层找到一组权重值,使得该网络能够将每个示例输入与其目标正确地一一对应。 想要控制一件事物,首先需要能够观察它。想要控制神经网络的输出,就需要能够衡量该输出与预期值之间的距离。这是神经网络损失函数(loss function)的任务,该函数也叫目标函数(objective fun