一个神经网络学习的实战，用神经网络来识别手写的阿拉伯数字。1)简化，把问题数学化，2)设定，“误差反向传播网络”，3)训练，用这些图像训练神经网络。这个训练调整参数的方法，就是“误差反向传播”。
设计思想：每次新的训练数据进来，就根据正确答案对参数进行一次微调，使得神经网络输出数值更接近正确答案。
为什么这些参数能“收敛”？第一，有规律，第二，虽然有规律很重要，虽然我们的神经网络已经能做出出色的判断，但是我们仍然不知道到底有哪些规律。第三，神经网络必须得用专门的数据喂出来。第四，深度学习非常消耗资源。
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