神经网络
神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。
神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。
让我们来看一个经典的神经网络。这是一个包含三个层次的神经网络。红色的是输入层，绿色的是输出层，紫色的是中间层（也叫隐藏层）。输入层有3个输入单元，隐藏层有4个单元，输出层有2个单元。后文中，我们统一使用这种颜色来表达神经网络的结构。
在开始介绍前，有一些知识可以先记在心里：
5.Caffe
Caffe是由伯克利人工智能研究所以及社区贡献者们共同开发的一款深度学习框架。它在深度学习领域发挥了巨大的推动作用，并以其优秀的结构、性能和代码质量成为了该领域的标志性工具。Caffe不仅降低了学习和开发的难度，还将深度学习的所有细节透明化。主要应用于视频和图像处理，核心语言为C++，并兼容命令行、Python和MATLAB接口，同时支持CPU和GPU运行，具备出色的通用性和性能。其快速上手和高速运行的特点使得即使是复杂模型和大规模数据也能轻松应对，用户可以利用多种预设层类型来自定义模型。
