如何训练神经网络记住动作顺序 什么是感觉统合？如何训练和提升？
什么是感觉统合？如何训练和提升？
举个简单点例子，羽毛球从天空快速飞过，你能在瞬间挥拍击球，准确直接命中羽毛球，这是感觉统合的一个方面。其他还有一个很多，比如说视觉，听觉，味觉，嗅觉，触觉，前庭觉（空间、速度与平衡），本体觉（肌肉、关节的感觉）。有没觉着感统就中有了以及人的方方面面？确实这般，感觉统合训练是每一个人的基础感应能力觉系统，从婴儿开始，学会了坐、爬、走、跳、听、说、读、写、思考，这些是人的感觉统合算正常发育发展过程。
所以才见到很多感统失调的文章，把孩子各种各样的行为、心理表现问题完全放感统失调里面去，以前大部分孩子应该有感统问题一样，这里总之挖了一个坑，毕竟感统它是把作为人的所有感知觉都涉及之广出来了（视、听、嗅、味、触、均衡、本体），可是要知道人的发育发展有个体差异性、还有阶段性。感觉统合能力才是人的各种觉得通路与大脑神经系统的发育，虽然很重要，但也不是某些网络文章所鼓吹的，孩子错字、漏题、怕生、应该不会系鞋带、不认真听课等等，什么都往感统失调的大锅里放。
指出下，感觉统合训练是很重要，哪怕是每个人存在地的，请问各位谁不是什么是从视，听，嗅，味，触，平衡，运动，本体这些感知觉在生活呢？但最好不要只要什么行为表现都说是感动失调，这个坑太大，都装进去也百害。
至于怎摸训练和提升？幼儿期多做户外活动、多与同年人孩子一起玩儿、多能参加体育运动，现在的幼儿园和小学也很重视素质和体能教育，知识学习也很重要的是，是后期初级认知能力发展的有用有机组成。
人工神经网络的本质（物理或数学意义）是什么？
看了几个解释，都不错，但问题问的是“数学本质”，我总觉得回答们很显然都太“技术性”了。
Deep Learning的数学本质在我现在看来无比简单点，是三个基本是的数学问题：找特征，求极值。
这个“特征”是数学里常说的特征值，特征方程，特征向量…都一样，一般来说“特征”就是思想活动一种函数的“不变性”。
最简单的，三张照片里光线到底好不好？有没有明显的边界？前者这个可以定义一个特征值：亮度的均值。后者也可以定义那个特征值：梯度。
以往民间的机器学习理论，这样的特征必须算法设计者去“想出”，这竟像解几何题，你得才想到怎莫画辅助线。想不出去，你就解不出卷。
十分不幸是大量人工智能实际场景里，最水准的算法设计师也动不动爱无计可施。这应该是深层神经网络理论的一个出发点：为啥要人去找特征？我想知道为什么用不着算法自己去找？
这是两个重大的事情的理论强行突破，直接类比于笛卡尔发明解析几何：从此继续需要“辅助线”，全部代数化。
这样对于那么含有可能的特征函数，这样的话多种很可能参数你选，机器怎么选择呢？这就是二个问题：求极值。
这都是个极其基础的数学问题：极值点那是（偏）导数0。
但是人工智能场景里函数变量动不动爱以百万计，因此有很多“技术性问题”不需要优化软件。比如说梯度会下降法等。
因为系统的总结下，深度神经网络那就是另一个“自动的特征提取器”，其数学本质只不属于两点：
-特征函数，CNN里采用统一的卷积形式（我想知道为什么？只不过简单的啊，并且随机的数学工具多）。
-求极值：是逼近/找到（偏）导数0的参数向量。
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