深度学习入门：神经网络与反向传播解析

"神经网络和深度学习neural networks and deep-learning-中文" 本文档是一部深入浅出介绍神经网络和深度学习的中文教程，适合初学者作为入门读物。书中涵盖了神经网络的基础概念、深度学习的核心技术和当前应用领域的前沿知识。 在神经网络部分，读者将学习到这种受生物学启发的编程模型，它使计算机能够通过观察数据进行学习。书中详细介绍了神经网络如何识别手写数字，这是许多机器学习初学者接触的第一个实际应用案例。此外，文档还探讨了反向传播算法，这是一种用于调整神经网络权重和偏置的重要方法，使得网络能够通过不断优化来提高性能。 反向传播算法是神经网络学习的关键，尽管它在1970年代就已经存在，但直到1986年David Rumelhart、Geoffrey Hinton和Ronald Williams的论文发布后，其重要性才得到广泛认识。他们的工作揭示了反向传播在训练神经网络时的高效性，从而推动了神经网络在复杂问题上的应用。在书中，这一章节可能会涉及较多的数学内容，对于不熟悉数学的读者，可以选择跳过详细推导，仅理解反向传播的基本原理和应用。 深度学习部分则详细阐述了多层神经网络带来的优势，以及为什么深度神经网络在某些任务中（如图像识别、语音识别和自然语言处理）能取得最优解。深度学习不仅仅是一个技术术语，它代表了一系列强大的学习技术，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和递归神经网络（LSTM）等，这些技术在处理高维度和复杂数据时尤为有效。 本书的结构清晰，每一章都专注于特定的主题，便于读者逐步理解和掌握。值得注意的是，这是一个持续更新的项目，当前已完成第二章、第五章和第六章的翻译，其余章节会陆续完成。对于有兴趣参与翻译、提出建议或反馈错误的读者，可以直接联系译者xhzhu.nju@gmail.com。 这部中文版的《神经网络和深度学习》为读者提供了全面而实用的教程，无论你是科研人员、工程师还是对人工智能感兴趣的爱好者，都能从中受益匪浅。通过阅读此书，你可以深入了解神经网络和深度学习的理论基础，以及它们在现实世界中的应用。