在过去的几年中，神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：·计算资源的快速发展（如GPU）·大

R语言中很多包（package）关于神经网络，例如nnet、AMORE、neuralnet以及RSNNS。nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。RSNNS则是连接R和SNNS的工具，在R中即可直接调用SNN

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/859b832e38d7434f89d4122fe403005d.gif)(ArtificialNeuralNetwork，ANN)人工神经网络模型，以数学和物理的方法对人脑神经网络进行简化、抽象和模拟。本次只是一个简单的神经网络入门，涉及神经元模

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图解：卷积神经网络数学原理解析源自：数学中国过去我们已经知道被称为紧密连接的神经网络。这些网络的神经元被分成若干组，形成连续的层。每一个这样的神经元都与相邻层的每一个神经元相连。下图显示了这种体系结构的一个示例。图1.密集连接的神经网络结构当我们根据一组有限的人工设计的特征来解决分类问题时，这种方法很有效。例如，我们根据足球运动员在比赛期间的统计数据来预测