1、深入浅出神经网络与深度学习

深入浅出神经网络与深度学习

1. 引言

如果你曾经尝试过学习神经网络和深度学习，你可能会发现现有的资源种类繁多，从博客文章到大规模开放在线课程（MOOCs），再到各种书籍。这些资源的质量参差不齐，有的过于理论化，有的则是代码示例过多，缺乏全面的理解。作者在撰写这本书时，希望能够提供一种更全面的学习体验，结合理论与实践，帮助读者更好地理解神经网络和深度学习。

2. 现有资源的分类

2.1 概念性和数学性资源

这类资源通常包含经典的图形表示，如用圆圈通过带箭头的线连接来表示神经网络的结构，以及详细的数学解释。一个典型的例子是Ian Goodfellow等人撰写的《Deep Learning》一书。书中不仅提供了丰富的图形解释，还深入探讨了背后的数学原理，帮助读者理解神经网络的理论基础。

2.2 代码密集型资源

另一类资源则侧重于代码示例，展示了如何训练简单的神经网络。例如，使用PyTorch库的代码片段可以定义和训练一个简单的神经网络，代码如下：

import torch

# N是批量大小；D_in是输入维度；H是隐藏层维度；D_out是输出维度。
N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10

# 创建随机输入和输出数据
x = torch.randn(N, D_in, device=device, dtype=dtype)
y = torch.randn(N, D_out, device=device, dtype=dtype)

# 随机初始化权重
w1 = torch.randn(D_in,