Question

在这本书中，我们将扬帆起航，制作神经网络，识别手写数字。

我们将从非常简单的预测神经元开始，然后逐步改进它们，直到达到它们的极限。顺着这条路，我们将做一些短暂的停留，学习一些数学概念。我们需要这些数学概念来理解神经网络如何学习和预测问题的解。

我们将浏览一些数学思想，如函数、简单的线性分类器、迭代细化、矩阵乘法、梯度演算、通过梯度下降进行优化，甚至是几何旋转。但是，所有这些数学概念将会以一种非常优雅清晰的方式进行解释，并且除了简单的中学数学知识以外，读者完全不需要任何前提知识或专业技术。

一旦我们成功制作了第一个神经网络，我们将带着这种思想，在各个方面使用这种思想。例如，我们无需诉诸额外的训练数据，就可以使用图像处理来改善机器学习。我们将一窥神经网络的思想，看看它是否揭示了任何深刻的见解——很多书籍并没有向你展示神经网络的工作机制。

当我们循序渐进制作神经网络时，我们还将学习一种非常简单、有用和流行的编程语言Python。同样，你不需要有任何先前的编程经验。