第一章：人工神經網路
人工智慧的深度學習(deep learning)，也叫做深度神經網路，是從人工神經網路(Artificial Neural Network)發展而來的。它是一種模仿動物大腦結構與功能的數學模型或計算模式，我們先看一下大腦神經元是如何傳遞訊息的。
下圖上的神經元細胞接受到左方訊號後，會將訊號處理後再傳遞給右方的神經元細胞。接受訊號是使用較靠近細胞核(nucleus)的樹突(dendrite)；傳遞訊號則是使用軸突末端(axon terminals)，它和另外神經元的樹突，會形成所謂突觸(synapse)的接觸點，來進行電子或化學反應。不論接受或傳遞訊號，都可來自或經由一個以上的神經元。
我們可以用上圖下再把概念精簡類比一下。一個神經元細胞可當作一個節點，當來自其他神經元的訊號，進入節點經過處理後，可以把訊息再傳遞給其他節點。一個節點的訊號可來自多個節點，並把訊號傳遞給其他多個節點，這個概念可擴充成神經網路的初步雛形如下圖：
上圖上是一個簡易的神經網路結構，每個圓圈當作一個節點，縱向垂直排列的多個節點形成一個神經層，在此只有三個神經層，由左至右分別是輸入層、隱藏層、輸出層。
在這裡可以和幼兒的腦細胞發育做一個比較。嬰兒從出生到兩歲，神經元數量基本沒有變化，大腦在胎兒剛出生時，就配備了基本所有神經元，只是後來建立了很多突觸以連接其他神經元。這兩年當中，大腦每秒就產生700個突觸連接如下圖所示：
上面這種比較完整的神經元結構圖，就可以用下面的深度神經網路來模擬。其輸入層和輸出層當中的隱藏層數目，以及任一個神經層的節點數，都可做增減，來改變相鄰神經層中間權重矩陣的大小。
兩兩相鄰神經層中間交叉重疊的線條，就代表這些權重矩陣。一般而言，權重矩陣的元素越多，預測的準度也會越高，但同時也必須輸入更多的資料來訓練模型。
