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《神经网络与深度学习》是一本介绍深度学习原理和应用的经典教材。第一章主要介绍了神经网络的基础知识和发展历史。
首先，文章介绍了神经元是神经网络的基本组成单元，它模拟了生物神经元的工作原理，可以接受来自其他神经元的输入，经过计算后输出结果。神经元之间通过连接权重进行信息传递，不同的连接权重可以调节神经元之间的传递效果。
其次，文章介绍了神经网络是由多个神经元组成的复杂网络结构，可以用来解决各种机器学习问题。神经网络通过不断调整连接权重来学习输入数据之间的模式和规律，最终实现对未知数据的准确预测和分类。
最后，文章讲述了神经网络的发展历程。早期的神经网络受限于计算资源和算法的限制，在20世纪90年代曾经一度式微。但是随着深度学习算法的进步和计算能力的提升，神经网络再次崭露头角，成为目前人工智能领域的热门研究方向。
综上所述，第一章对神经网络的基本概念和发展历史进行了介绍，为后续深度学习理论和应用的学习打下了基础。深度学习作为人工智能领域的前沿技术，有着广阔的发展前景，相信在不久的将来会给我们的生活带来更多的便利和惊喜。