趋近智
神经网络入门
章节 1: 神经网络基本原理
从生物神经元到人工神经元
权重和偏置：网络的参数
激活函数：引入非线性
网络结构：层与连接
一个简单的前馈网络示例
实践：计算神经元输出
第 1 章测验
章节 2: 为神经网络准备数据
理解输入数据表示
特征缩放：归一化与标准化
处理分类数据：编码技术
构建训练数据批次
数据划分：训练集、验证集和测试集
实践操作：预处理样本数据
第 2 章测验
章节 3: 前向传播：生成预测结果
网络中的信息流动
线性变换：加权和计算
逐层应用激活函数
高效计算的矩阵运算
计算最终输出预测
动手实践：实现前向传播
第 3 章测验
章节 4: 训练：反向传播与梯度下降
评估性能：损失函数
梯度下降的原理
反向传播：高效计算梯度
更新权重和偏差
学习率及其作用
随机梯度下降 (SGD) 及其变体
实践：手动计算梯度
第 4 章测验
章节 5: 构建与训练简单神经网络
搭建网络结构
初始化权重与偏置
训练循环的结构
实现训练步骤
监控训练进程
深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）简介
动手实践：训练一个简单分类器
第 5 章测验
章节 6: 提升网络性能及泛化能力
理解过拟合和欠拟合
验证集的作用
正则化方法：L1 和 L2
Dropout：随机停用神经元
早期停止：优化训练终止
超参数调优策略
实践：应用正则化
第 6 章测验
更新权重和偏差
这部分内容有帮助吗？
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 全面介绍了深度学习，涵盖了梯度下降的数学基础及其在更新神经网络参数中的应用。
- Neural Networks and Deep Learning, Michael A. Nielsen, 2015 (Determination Press) - 一本易于理解的在线教材，解释了反向传播、梯度下降以及神经网络中权重和偏差的更新过程。
- Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 2006 (Springer) DOI: 10.1007/978-0-387-45528-0 - 一本经典教材，为机器学习算法提供了严谨的数学基础，包括用于优化模型参数的梯度下降原理。
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