TensorFlow从0到1 | 第十九章：回顾

神经网络—深度学习得基石

这个主题是关于TensorFlow的，可我很清楚：没有理论基础的支持，而直接学习工具，几乎寸步难行。所以，整个主题用到的几乎全部是算法概念对照的底层API，而没有高级API的身影。

我也没有急于展开“火热的”CNN、RNN，也是因为：凡有建造，先固基石。现代深度学习知识体系的基石，正是人工神经网络。我花了超过一半的篇幅来回填使用TensorFlow工具的前置条件，来实现事先的承诺：坚持通过启发性的方式，循序渐进构建系统化的理解，搭建一个“缓坡道”。

尽管抱持这样的态度，仍然有很多的重要知识点来不及一一记录和表达，还需要学习者自行钻研。

感谢

特别感谢我的恩师朱虹教授，以及朱虹图像研究室的杜森和薛杉博士，在我决定要转型AI领域时，你们倾囊相授，快速帮我建立了本领域最新的知识框架。

在输出这个主题的过程中，我自己受益匪浅。尽管10年前就对神经网络有所了解，可是当真正付诸表达，才发现认识的肤浅。

感谢我的首批读者们，你们的关注、点赞、建议和纠错，都让这个主题变得更好，也是对我个人的极大鼓励。你们每一位的留言都会永久保留。

此外，不用担心《从0到1》的结束，因为《从1到2》即将开始。