A04 / undergraduate
神经网络与反向传播
神经网络与反向传播围绕第一编 网络构件、第二编 计算图与梯度、第三编 训练基础与综合复习建立连续章节顺序。
- 结构
- 3 编 · 6 章
- 适合读者
- 适合已具备基础代数与函数知识、希望完成本科层次系统学习的读者。
BEFORE READING
先修与记号
本册对象
从感知机和激活函数建立多层网络、计算图与反向模式自动微分。
符号约定
- 本册在首次使用时定义神经网络与反向传播专用符号，并区分标量、向量、算子与单位。
- 同一符号出现多种约定时明确命名空间、假设和适用章节。
CONTENTS
完整目录
第一编 网络构件
第一编 网络构件组织感知机与多层感知器、激活函数与非线性表示，形成连续的学习单元。
第二编 计算图与梯度
第二编 计算图与梯度组织计算图、链式法则与局部导数、反向传播与反向模式自动微分，形成连续的学习单元。
第三编 训练基础与综合复习
第三编 训练基础与综合复习组织参数初始化与梯度传播、神经网络与反向传播综合复习，形成连续的学习单元。
综合练习
- 每章安排定义辨析、推导计算和结果核验练习。
- 本册末章安排跨 Part 综合题，并保留可复算的解题检查点。