Привет, Хабр! В этой серии статей приведу краткий перевод с английского языка [первой главы][1] книги [Майкла Нильсона][2] "Neural Networks and Deep Learning".



Перевод я разбил на несколько статей на хабре, чтобы было удобнее читать:
Часть 1) Введение в нейронные сети
Часть 2) Построение и градиентный спуск
Часть 3) Реализация сети для распознавания цифр
Часть 4) Немного о глубоком обучении



## Введение



Человеческая визуальная система — одна из самых удивительных на свете. В каждом полушарии нашего мозга есть зрительная кора, содержащая 140 млн. нейронов с десятками млрд. связей между ними, но такая кора не одна, их несколько, и вместе они образуют настоящий суперкомпьютер в нашей голове, лучшим образом адаптированный в ходе эволюции под восприятие визуальной составляющей нашего мира. Но трудность распознавания визуальных образов становится очевидной, если вы попытаетесь написать программу для распознавания, скажем, рукописных цифр.


![image][3]

Простую интуицию — "у 9-тки есть петля сверху, и вертикальный хвост внизу" не так просто реализовать алгоритмически. Нейронные сети используют примеры, выводят некоторые правила и учатся на них. Более того чем больше примеров мы покажем сети, тем больше она узнает о рукописных цифрах, следовательно классифицирует их с большей точностью. Мы напишем программу в 74 строчки кода, которая будет определять рукописные цифры с точностью >99%. Итак, поехали!

[Читать дальше →][4]

[1]: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html
[2]: http://michaelnielsen.org/
[3]: https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/839/d0b/543/839d0b54370af70f06b3f097897de457.png
[4]: https://habrahabr.ru/post/333492/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=feed_posts#habracut