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摘要： 神经网络与机器学习 第4章 性能曲面与最优化基础 §4.1 性能曲面函数的泰勒展开与梯度定义 网络性能，比如均方误差，交叉熵，准确率，接收机性能曲线等等，这些有些称为损失函数或代价函数，还有时候统一称为目标函数。从本质上讲它们之间并无区别。将机器学习问题建模成一个最优化问题已经是现在最主流的建模手段 阅读全文

摘要： 神经网络与机器学习 第3章感知机与学习规则 §3.1 感知机的学习规则 上一节中，区分橘子和苹果，是我们人为地划分一个决策边界，即一个平面，感知器的权矩阵和偏置向量也是事先给定，这非常地不"智能"。我们能否找到一种根据输入数据自动调整权矩阵和偏置向量的学习算法？如何设定学习规则？这样的学习规则肯定能 阅读全文

摘要： 神经网络与机器学习 第2章 神经网络模型基础与感知机 这里介绍神经元的简化数学模型，描述基本的神经网络结构与基本计算，讨论单层感知机的优点和局限性。对于感知机的理解有助于学习更加复杂的神经网络，感知机是数学可解释的一类神经网络模型，现在的复杂网络模型有些可解释性还没有摸清楚，因此感知机是一个典型的例 阅读全文

摘要： 神经网络与机器学习 本讲稿材料都是来源各种书籍和网站，只是有些问题用matlab（后期计划用Python）程序进行了形象解释，大家可以自由传播但不可商用和引起版权纠纷。 参考文献 M.T. Hagan等著，章毅译，《神经网络设计》，机械工业出版社，2017 M. Nielsen著，朱小虎译，《神经网 阅读全文