神经网络的本质是什么？

为什么回思考这个问题？

前不久赶去上海参加了上海GDG举办的TensorFlow交流学习活动。分享嘉宾分享了卷积神经网络VGG16的原理与实现。在学习过程中总是会有听众打断嘉宾，然后提出一些有（无）趣（聊）的问题。这个现象引起我的思考。

我的观点

古人云，不知者无过。相信这些朋友只是想学习，喜欢问问题而已。

在这里我发表一下我个人的观点，喜欢问问题是好的，但是在问问题之前有必要先去了解和学习一下你所问问题的相关基础知识，确保你和别人在交流的时候可以在同一水平上，这样会让交流更有效，你收获也会最大。如果你还没有相关的基础知识，那么你需要做的就是闭上你的嘴，然后静下心来去学习。记得18年刚从同事那里接触到神经网络相关概念的时候，什么卷积层、池化层、全连接层等等相关的专业术语。这些晦涩的词让我完全摸不着头脑。我当时并没有去直接发问，而是积极的去学习相关的知识，参加一些人工智能比赛，学习系统的付费课程。经过一年的学习积累，现在终于可以和同事在一起讨论一些有价值的问题了。

神经网络的本质是什么？

初学者在学习卷积神经网络的时候，总是会努力的通过大脑去想象这一切。不过也可以理解，毕竟很多教程或文档里面都会给我们展示一些经过filter后的图片，以便于我们的理解。但是这种做法仅限于帮助我们去理解神经网络会做什么，但并不是本质。神经网络的本质我们还是要回归到数学问题上。用数学思想来思考神经网络才可以让你跳出局限的思维。

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