神经网络基础概念（1）
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学习人工神经网络需要具备一定的数学背景。总体而言并不复杂。仅需基本的高等数学知识即可。我们整理了必要的基本概念及其理解。掌握这些基本概念对于入门人工智能技术具有重要意义。深入理解这些概念后会发现掌握相关知识并非难事。磨刀不误砍柴工。强烈建议理解清楚之后再去使用诸如tensorflow这样的利器
自变量/因变量/函数
由于难以回避地接触这些E文文档，在阅读时通常建议将其中的英文内容列出来，并努力记忆以便提高阅读速度。
| 概念 | 英文 | 说明 |
|---|---|---|
| 自变量 | Independent variable | y=f(x)=2x + 3中的x |
| 因变量 | dependent variable | y=f(x)=2x + 3中的y，也称函数值 |
| 二元函数 | function of two variables | 假设有变量x1，x2和y，如果当变量x1,x2在某一给定的二元有序实数对D内任取一对值(x1,x2)时，变量y按照一定的规律，总有唯一确定的值与之相对应，则变量y叫做变量x1，x2的二元函数，记住y=f(x1,x2) |
| n元函数 | function of several variables | 由二元函数定义，推二及n，u=f(x1,x2,x3,…,xn)，变量u为变量x1,x2,…,xn的n元函数 |
导数
作为微积分学中最基本的概念之一，在此不做详细阐述。只
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