神经网络算法（Nerual NetWorks）

神经网络（Nerual NetWorks，简称 NN），一般情况下，我们都会将它与生物学上人的神经元联系起来。其实神经网络算法的诞生确实也是由此启发而来。1958 年，计算科学家 Rosenblatt 提出了由两层神经元组成的神经网络。他给它起了一个名字“感知器”（Perceptron）也可叫做“感知机”。感知器是当时首个可以学习的人工神经网络，在当时的社会引起了轰动。

神经网络本质上是逻辑回归类型函数的组合，所以理解神经网络的关键就是理解逻辑回归，逻辑回归是一个简单易懂的一层的神经网络。在理解了逻辑回归的基础上，神经网络算法理解起来将会变的简单许多。

通过学习这个神经网络算法专题，您将对神经网络有更加深入的理解，本专题首先讲述了神经网络的基础知识，然后分别深入讲解了神经网络算法的回归神经网络、二分类神经网络以及多分类的神经网络，最后通过实例应用，让您对该算法有更加深刻的理解。