神经网络与深度学习丘锡鹏

引用和提到，神经网络是由大量的神经元以及它们之间的有向连接构成的信息处理网络。神经网络可以通过调整参数来解决贡献度分配问题。在神经网络中，每个神经元的激活规则和网络的拓扑结构对于解决贡献度分配问题都起着重要作用。神经元的激活规则使用激活函数来控制神经元的输出，一般为非线性函数。而网络的拓扑结构指的是神经元之间的连接方式。通过调整激活函数和网络的拓扑结构，神经网络可以学习到不同特征之间的贡献度，并进行合适的分配。学习算法也是调整神经网络参数的过程，常用的学习算法包括梯度下降和反馈。引用提到，深度学习是一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题。而神经网络是深度学习的一个子领域，它使用以人工神经元为基本单元的模型来解决贡献度分配问题。因此，神经网络和深度学习是相关的概念，但深度学习更加广泛，包括了神经网络在内。