神经网络数学是理解深度学习模型背后的关键。以下是一些基础概念和资源。
主要概念
- 激活函数：用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂模式。
- 梯度下降：优化算法，用于调整网络权重以最小化损失函数。
- 反向传播：计算梯度下降所需的信息传递过程。
学习资源
- 《深度学习》（Goodfellow et al.）：这是一本全面介绍深度学习的经典书籍。
- 《神经网络与深度学习》课程：本站提供的神经网络与深度学习课程。
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中心极限定理在神经网络中的应用：
- 中心极限定理是统计学中的一个重要定理，它说明了当样本量足够大时，样本均值的分布会趋近于正态分布。
希望这些信息能帮助您更好地理解神经网络数学！