Welcome to Deep Learning!
由于AI时代的到来，很多人已经对于深度学习的各种专业术语（e.g. 神经元、反向传播、梯度下降）有相当程度的了解。但就像微积分、线性代数等曾被公认为**「天书」**的学科一样，真正令人望而生畏的，往往不是知识本身，而是陌生的术语与符号。
事实上这些专业术语背后的原理在学习过后并不那么困难。甚至，如果就从思想层面而言，它出乎意料的简单。支撑现代神经网络的大部分数学工具，也不过是线性代数、微积分、概率论与优化理论这些大学低年级便可以接触到的内容。真正的难点在于构建起对于神经网络的认知。
因此，在主线内容中，我不会将重点放在繁复的数学推导上，而更希望解释模型背后的思想与发展脉络。我想任何一门学问，归根结底最重要的是掌握它的思想。在了解其思想之后，对于后来发展的架构和模式都理应可以轻松的上手。
每一门改变时代的学问，都始于一个简单的思想。希望我写的内容能帮助你发现它。
Neural Network: A Learnable Function