大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络和深度学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍神经网络和深度学习的解答，让我们一起看看吧。
谁能用几句话通俗的说下神经网络和深度学习？
简单来说，神经网络可以认为是一种模拟神经元细胞传递且对数据拟合的函数。
深度学习指的是含有多个隐含层的神经网络，是神经网络的一个子集，神经网络可分为浅层网络和深度网络。
神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络。
神经网络的最基本的成分是神经元，每个神经元接收来自n个其它神经元传递的输入信号，并进行处理，然后与阈值比较，通过激活函数产生输出。
激活函数有很多种，主要是对处理过后的值再进行一次转换，比如下图Sigmoid函数。
神经元互连形成神经网络，如下图。
上图是单层的，深度学习是层数比较多的神经网络，是神经网络中的一种。如下图
深度，是许多层数的形容。如下图。
深度学习和神经网络的区别是什么？
神经网络是一种计算模型。存在边的2个节点说明他们有关系，可以建立很多层的网络模型。神经网络模型可以逼近任意一个函数，不管是简单的还是复杂的函数。
深度学习是基于神经网络模型的一种计算学习方法。大量的数据灌入模型，通过反向传播，调参（边的权重参数），不断迭代后，误差值逼近阈值，模型收敛。
因此，神经网络是模型，深度学习是方法，它基于神经网络模型学习。
尽管深度学习在其架构中加入了神经网络，但两者之间存在明显差异。除了定义不同之外，它们的结构也存在重大差异。
神经网络和深度学习之间的一些更关键的区别包括训练网络所需的时间。与深度学习模型相比，神经网络需要更少的时间来训练网络。深度学习模型也比神经网络更准确，并且表现出更高的性能。
深度学习和神经网络的概念是当今人工智能技术的基础。它们有助于自动化曾经由人类执行的智力任务。在当今的数字世界中，各种规模的公司和各种类型的任务都在使用人工智能，这些任务的执行效率远远超过人类单独完成的任务。
你认为深度学习与神经网络的趋势是什么？有何依据？
深度学习是神经网络的一种。所以我个人认为，深度学习的前途其实是很有限的，因为这恐怕只是人类大脑工作的一种模式，能够解决的问题种类也是有限的。
但是神经网络不同，现在我们还没有特别明确了解神经网络的工作机理，我们尚处在模仿的阶段。
所以从模仿的角度去看的话，神经网络未来的发展方向很有可能是多种模式，多种算法的协同配合，比方说深度学习和遗传算法等的协同配合。
各路大神，能给推荐几本适合初学深度学习和神经网络的书吗？
这个首先要先看下你朋友的基础怎么样。深度学习需要了解机器学习的一些知识，并且还需要有一定的数学基础的。如果之前有了解过机器学习的知识，那么现在想要学习深度学习，就可以去看一些深度学习的入门教程。
前提条件
这里需要提一下，很多人都说学习深度学习不需要掌握机器学习的知识，这个看法我不太认同，虽然说机器学习并不是深度学习的必要条件，但是作为一个熟悉深度学习的人却不应该不了解机器学习的一些算法和概念。就像大学在学习高等数学的时候，和小学学习的求矩形面积关系很小，但是如果一个学习高数的人说他不会求矩形面积，那么这会让别人怎么看。所以我个人觉得学习深度学习知识还是应该储备一下机器学习的相关知识。
其次深度学习需要一定的数学基础，这个具体要看从事到什么程度而定，通常不是做学术研究的，基本上需要大学数学三剑客：高等数学，线性代数，概率论与数理统计。这里还要提一下，有很多人又要说，我数学很差劲，但是我懂深度学习，所以深度学习不需要太多的数学知识。其实有很多人的学习方法是以实践为主，而不顾理论知识的。这种方法可能在某一阶段能尝到甜头，但是这也是限制进步的最大的因素。你可以去搜索一个 CNN 的实战教程，然后跟着做，做完就是会了吗？没那么简单吧，当你不懂一个模型的原理，你有怎么能够灵活的去在合适的地方使用呢？
学习资料
之前的前提条件说完了，也简单阐述了下这些条件的必要性，至少是我个人的看法。那么如果你朋友都满足这些条件，那么就可以找一些入门教程了，下面我简单提供一些我个人看过的觉得还可以的内容：
《神经网络与深度学习》，机械工业出版社出版，邱锡鹏教授著。
这本书我觉得非常适合入门学习，知识内容是由浅入深的，可读性比较强。内容涉及的知识点也比较全面。这个是我个人比较推荐的入门首选。
《深度学习》（Deep learning），人民邮电出版社出版，Ian Goodfellow 等多位大佬著。
这本书被誉为是深度学习的“圣经”。有这个称号的书籍还真没多少。而且 Goodfellow 就是生成式对抗网络(GAN)的提出者。这本书具有国外图书的特点，理论性比较强，语言表达上可能并不是那么通俗易懂。但是这并不妨碍它成为经典。有兴趣也是可以拜读的。
学习路线
在了解深度学习的一些知识以后，可以学习下深度学习的框架，比如TensorFlow之类的，然后也可以尝试在实际领域去尝试做一些实践，比如NLP，视觉等等方向。
到此，以上就是小编对于神经网络和深度学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络和深度学习的4点解答对大家有用。
