本文为Neural Networks for Machine Learning的第二次课程(回复关键字"NNML2"下载第二讲的视频与PDF课件)
神经网络使用的是学习算法，此算法受到我们对大脑汲取知识过程的理解所启发而产生，但是对其评估需按照实际应用中的效果，如语音识别、物体识别、图像检索以及推荐用户可能喜欢的产品的能力。随着计算机功能变得越来越强大，神经网络正逐渐取代更简单的机器学习方法，并已经成为了新一代语音识别装置的核心，而且在识别图像中的物体方面正开始超越早期系统。这门课程将介绍用于学习这些进展的新式学习步骤，这包括学习多层非线性特征的有效的新步骤，并且课上你将学到需要将这些步骤运用于其他许多领域的技巧和知识。

006_Types of neural network architectures
007_Perceptrons - The first generation of neural networks
008_A geometrical view of perceptrons
009_Why the learning works
010_What perceptrons can't do
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