之前阅读了很多有关神经网络的书籍、论文以及博客,发现大多分为两种情况。一种是例如《深度学习》这类,里面堆砌了大量的理论和公式,如果细心研读的话的确可以将神经网络中的数学原理理解的很透彻。可是,当看完《深度学习》,如果有人让我做个简单的神经网络分类器,我可能还是一头雾水,不知从何下手。第二种是例如《XX实战》,《XX快速上手》这类,跟着书中的代码确实可以用神经网络解决实际问题,可是书中又没有对底层的数学原理进行比较透彻的讲解。经常是对数学原理做个简单介绍,让读者对其有个大致了解,然后就开始各种调用现成的包。调用一个包,几行代码就搭起一个