深度学习 - 对神经网络本质的理解（层结构和行为角度）

先综述下，神经网络做分类等问题的核心原理是使用升维/降维、 放大/缩小、旋转、平移、弯曲这5大类操作完成扭曲变换，最终能在扭曲后的空间找到轻松找到一个超平面分割空间。

接下来介绍的内容有：                                    

1.神经网络每层都在做什么                          

 2.神经网络如何完成识别任务                          

 3.从物质组成角度理解

神经网络每层都在做什么      

*数学式子： 网络中的每层核心的计算过程是： ，即对上次输入x向量进行计算得到输出向量y 

*数学理解：上面的运算相当于对输入空间进行了以下5中操作的转换，完成了从输入空间到输出空间的变换过程。

用线性变换跟随着非线性变化a，将输入空间投向另一个空间。

*从物质世界角度理解：