图42 人工智能
九、总结
本文回顾了神经网络的发展历史，从神经元开始，历经单层神经网络，两层神经网络，直到多层神经网络。在历史介绍中穿插讲解神经网络的结构，分类效果以及训练方法等。本文说明了神经网络内部实际上就是矩阵计算，在程序中的实现没有“点”和“线”的对象。本文说明了神经网络强大预测能力的根本，就是多层的神经网络可以无限逼近真实的对应函数，从而模拟数据之间的真实关系。除此之外，本文分析了神经网络发展的外在原因，包括计算能力的增强，数据的增多，以及方法的创新。接着，本文给出了神经网络学习的建议，即理清概念，分清类别，以及系统地学习一门课程。最后，本文对神经网络的未来进行了展望，包括量子计算与神经网络结合的可能性，以及探讨未来人工智能发展的前景与价值。
十、后记
本篇文章可以视为作者一年来对神经网络的理解与总结，包括实验的体会，书籍的阅读，以及思考的火花等。神经网络虽然重要，但学习并不容易。这主要是由于其结构图较为难懂，以及历史发展的原因，导致概念容易混淆，一些介绍的博客与网站内容新旧不齐。本篇文章着眼于这些问题，没有太多的数学推导，意图以一种简单的，直观的方式对神经网络进行讲解。在2015年最后一天终于写完。希望本文可以对各位有所帮助。
最后，作者很感谢能够阅读到这里的读者。如果看完觉得好的话，还请轻轻点一下赞，你们的鼓励就是作者继续行文的动力。
目前为止，EasyPR的1.4版已经将神经网络（ANN）训练的模块加以开放，开发者们可以使用这个模块来进行自己的字符模型的训练。有兴趣的可以下载。
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参考文献：
Neural Networks
Andrew Ng Neural Networks
神经网络简史
中科院 史忠植 神经网络 讲义
深度学习 胡晓林
