深度学习基石：神经网络基础概述与逻辑回归求解

第2章-神经网络基础深入探讨了深度学习的基本原理和应用，由电子与通信工程学院的杨钊教授在2023年2月10日整理。本章内容详尽，分为四个主要部分： 1. 知识点复习： - 复合函数求导是理解神经网络的核心概念，这里举例了一个涉及变量z、y和权重参数a、b、c的函数J的求导过程，展示了如何利用链式法则计算导数，这对于理解梯度下降法至关重要。 - 逻辑回归作为二分类问题的基础模型，介绍了其基本架构，包括输入特征（Score1, Score2）与输出类别之间的关系，以及逻辑函数sigmoid的应用。同时，讲解了逻辑回归的代价函数，即交叉熵损失，以及使用梯度下降法来最小化这个函数。 2. 神经网络结构： - 本节会介绍神经网络的基本组成，包括输入层、隐藏层和输出层，以及它们如何通过权重矩阵和激活函数（如sigmoid或ReLU）进行信息传递和处理。 3. 神经网络训练： - 训练神经网络的重点在于优化过程，这包括反向传播算法，通过计算损失函数对权重参数的梯度来进行参数更新。这部分会详细解释误差的反向传播、批量梯度下降、随机梯度下降等不同优化策略。 4. 算法代码编写： - 为了使理论知识更具实践性，章节还可能提供使用Python或其他编程语言（如TensorFlow或PyTorch）实现神经网络训练和预测的代码示例，以便读者能够亲手操作并理解这些概念。 总结来说，第2章-神经网络基础涵盖了从数学基础到实际应用的完整路径，旨在帮助读者建立起扎实的深度学习理论基础，并掌握神经网络模型的构建和训练方法。通过阅读和实践，学习者可以为后续更复杂的深度学习项目打下坚实的基础。