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神經網路Neural Networks - 資料科學・機器・人

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很多讀者可能會感到驚訝，神經網路（Neural Networks）的運作原理其實非常簡單，一點也不難理解。

我將為各位簡單說明如何利用深度學習（Deep Learning）和一台簡易相機 ... 資料科學・機器・人 首頁：DataScienceandRobots 中文簡繁轉換說明 機器學習如何運作 線性迴歸LinearRegression 深度學習DeepLearning 神經網路NeuralNetworks 反向傳播Backpropagation 卷積神經網路ConvolutionalNeuralNetworks 遞歸神經網路和長短期記憶模型RNN&LSTM 使用機器學習 機器學習可以回答的問題有哪些 如何找出合適的機器學習演算法 利用資料 如何獲得高品質的資料 統計學 貝葉斯推斷和各類機率BayesianInference 一些建議 如何成為資料科學家 PoweredbyGitBook 神經網路NeuralNetworks 神經網路的運作原理 原文：Howneuralnetworkswork TranslatedfromBrandonRohrer'sBlogbyJimmyLin 請注意，本文內容主要為未翻譯的影片和投影片。

Google簡報上的投影片 PDF版投影片（381KB），於本文完成時存取 很多讀者可能會感到驚訝，神經網路（NeuralNetworks）的運作原理其實非常簡單，一點也不難理解。

我將為各位簡單說明如何利用深度學習（DeepLearning）和一台簡易相機辨認圖片。

這支影片是為了回應讀者對我前兩篇文章（卷積神經網路和深度學習）的熱烈迴響，以及你們的兩點建議：換一個更簡單的例子，和詳細解釋反向傳播（Backpropagation）。

希望你們會喜歡！ Brandon，於2017年3月2日 resultsmatching"" Noresultsmatching""

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