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深度学习和神经网络常被视为一回事，它们的作用，是让机器从输入数据中自动学出映射关系。为说明这一点，先以 T 恤销量预测为例：价格、运费、营销和材料等因素可逐层转化为可负担性、知名度、感知质量，最后汇总成需求预测，展示神经元如何像乐高积木一样堆叠成更复杂的模型。接着转向人脸识别，解释图像在计算机眼中只是由像素亮度组成的大量数字，神经网络通过输入海量标注数据，自行学会从边缘、五官到整张脸的识别过程。读者可借此理解，深度学习的关键不在手工设定中间规则，而在于用数据训练网络，让系统自动找到从 A 到 B 的函数关系。
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