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
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
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
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
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
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
训练循环的结构
这部分内容有帮助吗？
- Deep Learning, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, 2016 (MIT Press) - 一本关于深度学习的综合性教科书，详细学术探讨了神经网络架构、反向传播等训练算法和优化方法。
- CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, Lecture Notes, Fei-Fei Li, Justin Johnson, and Serena Yeung, 2024 Stanford University (Stanford University) - 为学生提供了清晰详细的神经网络训练核心组件解释，包括前向和反向传播、损失函数和优化，以教学方式呈现。
- Neural Networks and Deep Learning, Michael Nielsen, 2015 (Determination Press) - 一本易于理解的在线书籍，从第一性原理构建神经网络概念，直观地解释了反向传播和迭代学习过程。