提取数据特征还用有神经网络算法吗？

数据集收集是很耗时间的，计算机的资源是很宝贵的。

特征提取能有效降维，减少对训练样本集的需求，加速训练。

比如验证码识别降维的例子。

如果采用下图训练，毫无疑问需要的训练数据会比较多，训练也慢。

如果先分割字符

每幅图片的像素大大减少了，也不需要那么多的训练数据，训练速度也大大加快了。

如同出门旅行，不能因为有行李箱和托运，就把自己所有的衣服都装行李箱去托运。

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纯小白该怎么学习神经网络算法？

首先要有基础，基本计算都不会就触碰那些个未知领域的，无异于自寻烦恼，非要给大脑植入一套程序不如实实在在的与生活相结合(天才请无视)。只有吃饱了撑得的人，才有足够的底气去说:我要换一种吃法！

PS:要有梦想，万一成了呢？