想理解深度学习，究竟应该降维打击 or 升维思考？
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B. 神经网络是一种计算图，多维数组流经其中。
C. 神经网络由层组成，每层都具有「神经元」。
D. 神经网络是一种通用函数逼近器。
正确答案是……ABCD。
前Facebook数据科学家塞思·韦德曼
图源：sethweidman.com
在其著作《Python深度学习入门：从零构建CNN和RNN》中，韦德曼写道：
对于讲解神经网络，我发现最具挑战性的就是为「什么是神经网络」传达正确的思维模型。这主要是因为，了解神经网络需要的不是一个而是多个思维模型，每一个都说明了神经网络工作方式的不同方面（而且每个方面都必不可少）。
诚然，神经网络与深度学习是一个立体的领域，仅从数学层面或代码层面学习，难免以偏概全，无法融会贯通。正因为如此，韦德曼提出了一种全新的学习方法：同时从数学、示意图、Python代码三个维度立体地理解每一个概念，从而领略深度学习领域的全貌。
想象你要构建自己的深度学习大厦。你或许钟情于算法，又或许习惯于视觉型学习，但唯有进行「升维思考」，你才能建造出多面玲珑的建筑。
韦德曼提出以如下步骤学习导数、嵌套函数、链式法则等概念。这些基本概念就如同一块块砖，有了它们，你终将建造出属于自己的深度学习大厦。
以一个或多个方程式展示数学原理。 给出示意图，类似于在参加编码面试时画在白板上的图。 给出对应的Python代码。
让我们一起看看用这种学习方法如何理解导数的概念。
通过为Δ设置非常小的值（例如0.001），可以在数值上近似此极限。因此，如果Δ=0.001，就可以将导数计算为：
虽然近似准确，但这只是完整导数思维模型的一部分。下面来从示意图的维度认识导数。
可以通过编码来求解前面看到的导数的近似值：
from typing import Callabledef deriv(func: Callable[[ndarray], ndarray],input_: ndarray,delta: float = 0.001) -> ndarray:'''计算函数func在input_数组中每个元素处的导数。'''return (func(input_ + delta) - func(input_ - delta)) / (2 * delta)
可以将其编码为下面这种形式。
def f(input_: ndarray) -> ndarray:# 一些转换return outputP = f(E)
郑天民 译
PyTorch神经网络实战
前Facebook数据科学家力作
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