# nndl.github.io
网站: https://nndl.github.io
2020-03-31更新说明:
1. 修改了部分描述:第 7章 前言、7.1.3 神经网络优化的改善方法 、5.1.1 卷积的定义
2. 调整了部分习题:去掉原3-3;增加5-1、14-1 、14-7
3. 调整了大部分图表的大小,节省空间
2020-03-21更新说明:
1. 修改大量语法问题
2. 调整版心大小
2020-03-19更新说明:
1. 修改部分描述 7.4 数据预处理、7.5 逐层归一化
2020-02-11更新说明:
1. 完善了 7.1.1 网络优化的难点
2. 重写了 7.3 参数初始化
3. 完善了 A.2.4 特征值与特征向量、A.2.5 矩阵分解
2020-01-03更新说明:
1. 修改typos
2019-12-30更新说明:
1. 修改typos
2. 修改第2章 感知器一节
3. 部分统一了配图的颜色
2019-12-27更新说明:
1. 规范了全书的符号定义
2. 将英文、数学字体更换为STIX字体
3. 将中文字体更换为思源宋体
4. 将印刷版和iPad统一为相同版心大小,以后只发布一个版本
5. 修改typos
2019-12-18 更新说明:
1. 修改typos
2019-12-16 更新说明:
1. 第13章 深度生成模型 调整了介绍、13.1 概率生成模型、13.2.4 模型汇总、13.2.5 再参数化
2. 修改typos
2019-11-21更新说明:
1. 修改typos
2019-10-26更新说明:
1. 修改typos
2019-10-25更新说明:
1. 修改typos
2019-10-07更新说明:
1. 数学基础 调整微积分一节,增加了泰勒公式,积分的介绍
2. 数学基础 增加熵编码一节
3. 概率图模型 调整“学习”和“推断”两节的次序
4. 概率图模型 增加“变分推断“的简单介绍
2019-09-29更新说明:
1. 更新向量符号:将所有粗体英文字母改为粗斜体
2. 调整绪论的小节顺序
3. 修改issue中的部分错误
4. 统一更改了参考文献格式
5. 增加了吴立德老师序
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神经网络(Neural Networks)和深度学习(Deep Learning)是机器学习领域中的重要概念,它们之间存在密切的联系。下面是对这两个概念的基本介绍: ### 神经网络 1. **定义**:神经网络是受人脑结构启发的计算模型,它通过模仿人脑神经元的连接和交互来处理信息。 2. **组成**:一个神经网络由多个层组成,包括输入层、隐藏层和输出层。每一层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 3. **工作原理**:数据在网络中前向传播,通过每一层的加权和、激活函数转换,最终在输出层产生预测结果。 4. **学习过程**:通过反向传播算法(Backpropagation)调整权重,以最小化预测误差,这个过程通常需要大量的数据和计算资源。 ### 深度学习 1. **定义**:深度学习是机器学习的一个子领域,特指使用深层神经网络(具有多个隐藏层的神经网络)的算法。 2. **特点**:深度学习模型能够学习数据中的复杂模式,并且通常在图像和语音识别、自然语言处理等任务中表现出色。 3. **关键技术**:包括非线性激活函数、梯度下降优化算法、正则化技术等。
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chap-前馈神经网络.pdf 992KB
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chap-语言模型与词嵌入.pdf 441KB
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