深度学习：神经网络的结构

在朝着计算机视觉方向学习的时候，越发感觉自己知识的匮乏:线性代数、微积分、概率论与数理统计分析、凸优化、信息论......

于是，在现有认知范围内，根据“缺什么补什么”，回过头补了补线性代数、微积分、概率论与数理统计分析的基础知识，以至于在看到相关资料时，虽然理解不是十分透彻，但不致于两眼一摸黑了。

第一次深深体验到知识的重要性和自己知识的匮乏，是在毕业之后。几年前，大学开设的课程，线性代数、微积分、概率论与数理统计分析这里的科目，居然如此之重要，完全看不出和计算机视觉和深度学习等关系如此紧密，甚至说缺乏了会寸步难行。

神经网络的结构

视频来自网络：3Blue1Brown出品

深度学习是在机器学习的基础上，神经网络的层级比机器学习的多而复杂，算法也有了很大发展。上面是分享一个介绍神经网络结构的视频，动画+字幕的讲解形象生动、直观。