神经网络学习路线：从感知机到Transformer，系统构建AI模型思维

神经网络（Neural Networks）是现代人工智能的核心支柱。无论是图像识别、语言处理，还是推荐系统、自动驾驶，背后几乎都依赖深度神经网络的表达能力。从最初的感知机到如今的多层Transformer模型，神经网络的发展带来了AI的一次次跃迁。

如果你希望真正理解神经网络，而不仅仅是调用现成模型或库，这条学习路线将带你系统地掌握它的数学基础、结构原理、训练方法与实际应用。

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一、数学与编程基础：神经网络的“土壤”

神经网络依赖大量数学概念来实现学习与优化，推荐掌握以下内容：

• 线性代数：矩阵乘法、向量空间、特征值，理解权重的传递与组合

• 微积分：链式法则、导数，关键在于理解反向传播（backpropagation）

• 概率统计：用于损失函数设计与模型评估（如交叉熵、KL散度）