深度學習與類神經網路113

◎機器學習 VS 深度學習

假設我們有一個可以區分 西紅柿 和 櫻桃 的機器，

(1)使用機器學習完成 : 

  必須告訴機器可以區分兩者的特徵。這些特徵可能是 大小（Size）和  莖的類別（Type）。

(2)使用深度學習完成: 

  類神經網絡可以提取特徵，而不需要人工干預。

2.輸入層: 784 個像素中的每個像素都被送到神經網絡第一層的神經元，這形成了輸入層，輸入層僅接受輸入，不進行函數處理。