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• “人工神经网络（Artificial Neural Networks）”是另一种算法方法，它也是早期机器学习专家提出的，存在已经几十年了。神经网络（Neural Networks）的构想源自于我们对人类大脑的理解——神经元的彼此联系。二者也有不同之处，人类大脑的神经元按特定的物理距离连接的，人工神经网络有独立的层、连接，还有数据传播方向。
• 　　例如，你可能会抽取一张图片，将它剪成许多块，然后植入到神经网络的第一层。第一层独立神经元会将数据传输到第二层，第二层神经元也有自己的使命，一直持续下去，直到最后一层，并生成最终结果。
• 　　每一个神经元会对输入的信息进行权衡，确定权重，搞清它与所执行任务的关系，比如有多正确或者多么不正确。最终的结果由所有权重来决定。以停止标志为例，我们会将停止标志图片切割，让神经元检测，比如它的八角形形状、红色、与众不同的字符、交通标志尺寸、手势等。
• 　　神经网络的任务就是给出结论：它到底是不是停止标志。神经网络会给出一个“概率向量”，它依赖于有根据的推测和权重。在该案例中，系统有86%的信心确定图片是停止标志，7%的信心确定它是限速标志，有5%的信心确定它是一支风筝卡在树上，等等。然后网络架构会告诉神经网络它的判断是否正确。
• 　　即使只是这么简单的一件事也是很超前的，不久前，AI研究社区还在回避神经网络。在AI发展初期就已经存在神经网络，但是它并没有形成多少“智力”。问题在于即使只是基本的神经网络，它对计算量的要求也很高，因此无法成为一种实际的方法。尽管如此，还是有少数研究团队勇往直前，比如多伦多大学Geoffrey Hinton所领导的团队，他们将算法平行放进超级电脑，验证自己的概念，直到GPU开始广泛采用我们才真正看到希望。
• 　　回到识别停止标志的例子，如果我们对网络进行训练，用大量的错误答案训练网络，调整网络，结果就会更好。研究人员需要做的就是训练，他们要收集几万张、甚至几百万张图片，直到人工神经元输入的权重高度精准，让每一次判断都正确为止——不管是有雾还是没雾，是阳光明媚还是下雨都不受影响。这时神经网络就可以自己“教”自己，搞清停止标志的到底是怎样的；它还可以识别Facebook的人脸图像，可以识别猫——吴恩达（Andrew Ng）2012年在谷歌做的事情就是让神经网络识别猫。
• 　　吴恩达的突破之处在于：让神经网络变得无比巨大，不断增加层数和神经元数量，让系统运行大量数据，训练它。吴恩达的项目从1000万段YouTube视频调用图片，他真正让深度学习有了“深度”。
• 　　到了今天，在某些场景中，经过深度学习技术训练的机器在识别图像时比人类更好，比如识别猫、识别血液中的癌细胞特征、识别MRI扫描图片中的肿瘤。谷歌AlphaGo学习围棋，它自己与自己不断下围棋并从中学习。
  1什么是机器学习？
  2本案例讲解中所涵盖的知识点总括
  3核心技术点：numpy 数组
  4入门知识点：numpy索引
  5统计知识点：numpy统计
  6数组知识点：数组的乘积
  7入门策略：最优化问题
  8核心基础：数据基础
  9可视化的实现：matplotlib可视化基础
  10智能算法：KNN算法
  11智能算法:knn分类器
  12入门示例：简单线形回归
  13入门示例：简单线形方程推导
  14入门示例：简单回归代码实现
  15入门示例：多元线性方程
  16拔高示例：多元线程实现