入坑神經網路有一段時間，決定寫寫部落格記錄下學到的知識點，哪怕是一點點的內容，以後想看了也有個著落吧。。。

這次梳理的內容是神經網路、深度學習的一個關係

之前雖然看了一些演算法，自己也嘗試著畫了一些葫蘆，不過後來發現對於深度學習和神經網路有些混亂

寫個部落格做下筆記：

在人工智慧領域，機器學習屬於其中的一種方法，而神經網路是機器學習裡的一種演算法。

神經網路一般有輸入層->隱藏層->輸出層，一般來說隱藏層大於2的神經網路就叫做深度神經網路，深度學習就是採用像深度神經網路這種深層架構的一種機器學習方法。

關於深層網路和淺層網路有什麼優勢？——深層網路的表達能力更強，更能省資源。

神經網路在我看來是擬合一個函式的過程，一個僅有一個隱藏層的神經網路就能擬合一個函式，但是它可能需要很多很多的神經元。而深層網路可以用少得多的神經元去擬合同樣的函式。