（1）感知机模型（双层神经网络模型：输入层和计算单元，瓶颈：XOR问题——线性不可分） （2）多层神经网络（解决线性不可分问题——在感知机的神经网络上多加一层，并利用“后向传播”（Back-propagation）学习方法，可以解决XOR问题 ...

一、计算机和人相互依存 当今社会，计算机在我们的生活和工作中扮演着重要的角色，人类使用计算机帮助他们进行大量的计算，通过计算机让每个人相互通信等等。但时代的进步让我们对计算机的要求越来越高，人类希望它能够从事越来越复杂的工作。乍看计算机进行计算以及通信工作的原理好像很复杂难懂，实际上 ...

　　神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些 ...

转自：计算机的潜意识。原文链接：http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 　　神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大 ...

关于神经网络的几点思考：单层——多层——深度 神经网络本质上是一个逼近器，一个重要的基本属性就是通用逼近属性。 通用逼近属性： 1989年，George Cybenko发表文章“Approximation by Superpositions of a Sigmoidal ...

首先推荐一篇文章：神经网络浅讲：从神经元到深度学习，介绍的一些神经网络的发展过程等等，能够在一定程度上面帮助我们理解神经网络。 M-P神经元 计算机当中的神经网络是模仿生物神经网络。单个的神经元是由树突，轴突，还有细胞核组成，刺激由树突传递到细胞核，当这些阈值超过一定的值以后 ...

http://www.open-open.com/lib/view/open1452752687042.html 图1 人脑神经网络 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习 ...

出处： Michael Nielsen的《Neural Network and Deep Leraning》，点击末尾“阅读原文”即可查看英文原文。 本节译者：哈工大SCIR硕士生 徐伟 (http ...