译序
断断续续译了有半年之久，20 余万字，155 幅图，现在终于要划上句号了。怎么说呢，大松一口气吧。
之前刚开始学机器学习的时候，无意间发现了 Michael Nielsen 的这本书，之后也没想太多，边看边译，终究是完成了。
不像那些传统的教材一样，例如本科要学的《微积分》，或是周志华的《机器学习》，本书用更为浅显易懂的语言，手把手地教读者去理解神经网络的原理及思想，尽管也有理论推导，但我相信阅读本书不会是一个很痛苦的过程。
译者才疏学浅，英语不过六级水平，此前也未曾涉足翻译，心恐翻译出来不免惹人笑话。不过，任谁也总有踏出第一步的时候。翻译的过程中，除了自己学习了很多神经网络的知识之外，自己对翻译的态度也有了很多改变：确实是个不简单的行当。平时自己看某些技术译著的时候，也常常会吐槽译者，现在轮到自己翻译，才明白了其中的困难。对翻译有兴趣的读者，可以看看这篇文章，这里便不再多说了。
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关于本书
关于习题和难题
第一章 利用神经网络识别手写数字
第二章 反向传播算法是如何工作的
第三章 提升神经网络学习的效果
第四章 可视化地证明神经网络可以计算任何函数
第五章 为什么深层神经网络难以训练？
第六章 深度学习
附录：有没有一个简单的智能算法？
致谢、常见问题
