神经网络与深度学习 邱锡鹏

神经网络通过使用梯度下降和反向传播算法来解决贡献度分配的问题。在神经网络中，每个神经元都有一个激活函数，用于将输入映射到输出。这个激活函数一般是非线性的，它能够帮助神经网络更好地拟合输入数据。而神经网络的拓扑结构则决定了神经元之间的连接方式，不同的连接方式会影响神经网络的学习和表达能力。通过训练数据来学习神经网络的参数，即通过梯度下降和反馈来不断调整权重和偏置，使得神经网络能够更准确地预测输出。

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神经网络与深度学习 pdf 邱锡鹏

神经网络与深度学习是一种机器学习的方法，它模仿人脑的神经结构和工作原理，通过多层神经元相互连接构建模型来处理复杂的数据。而深度学习则是指使用多层的神经网络进行训练和学习，以便能够自动提取和学习输入数据的特征，并进行模式识别和预测。

邱锡鹏的《神经网络与深度学习》是一本经典的深度学习教材，它系统地介绍了神经网络和深度学习的基本原理、方法和应用。这本书包括了深度学习的基础知识、神经网络的基本概念、反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络以及深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。