95页的内容涵盖了神经网络的基础数学知识

讨论神经网络（NN） 的一些复杂之处，NN也是深度学习（DL） 的基 石。我们将讨论神经网络的数学基础、架构和训练过程。本章的主要目的是让你对神经网络有一个系统的了解。通常 ,我们从计算机科学的角度来看待它们一将其看作由许多不同步骤 / 组件组成的机器学习（ML） 算法（甚至可以看作一个特殊实体）。我们通过神经元、层等思考 的方式获得一些认知（至少我第一次了解这个领域时是这样做的）。这是一种非常有效的方式. 在这种理解水平上.我们可以做出令人印象深刻的事情。然而.这也许不是正确的方法。神 经 网 络 具 有 坚 实 的 数 学 基 础 . 如 果 我 们 从 这 个 角 度 来 研 究 它 ， 就 能 以 更 基 础 、 更 优 雅 的 方 式 来 定 义 和 理 解 它 。因 此 , 本 章 将 从 数 学 和 计 算 机 科 学 的 角 度 强 调 神 经 网 络 之 间 的 比 较 。如 果 你 已 经 熟 悉 这 些 , 可 以 跳 过 本 章 。尽 管 如 此 ， 我 还 是 希 望 你 能 发 现 一 些 你以前不知道的有趣的地方