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摘要

Michael Nielsen 的免费在线书籍《Neural Networks and Deep Learning》从基本原理出发，结合浏览器可运行的代码教授神经网络，涵盖了反向传播、卷积网络等关键主题。

Michael Nielsen 撰写了一本免费的在线书籍，从零开始教授神经网络。 书名是《Neural Networks and Deep Learning》。 而且完全免费。 Nielsen 从基本原理出发，逐步构建起所有内容，并附带可在浏览器中运行的代码。 涵盖以下内容： 感知机和S型神经元 完整的网络架构 从零实现手写数字识别 使用梯度下降进行学习 逐步理解反向传播 交叉熵和softmax 过拟合与正则化 权重初始化 深度网络难以训练的原因 梯度消失问题 卷积网络 深度学习的最新进展 基本上，这些内容能让神经网络的数学不再像黑箱一样神秘。 这就是只会运行训练脚本的人与能在纸上实现反向传播的人之间的差距。 最棒的是： 你不需要数学学位。 不需要GPU。 不需要付费课程。 不需要在任何学校注册。 今天就可以在线阅读全书。 链接：http://neuralnetworksanddeeplearning.com
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缓存时间: 2026/07/25 22:13

Michael Nielsen 撰写了一本免费在线书籍，从头开始教授神经网络。

书名为《Neural Networks and Deep Learning》。

并且完全免费（0 美元）。

Nielsen 从基本原理出发，逐步构建所有内容，并附带了可在浏览器中运行的代码。

书中涵盖：

  • 感知机与 sigmoid 神经元
  • 完整的网络架构
  • 从零实现手写数字识别
  • 使用梯度下降进行学习
  • 反向传播的逐步讲解
  • 交叉熵与 softmax
  • 过拟合与正则化
  • 权重初始化
  • 深度网络为何难以训练
  • 梯度消失问题
  • 卷积网络
  • 深度学习的最新进展

简而言之，这些内容让神经网络的数学不再像黑箱。

这正是“只会运行训练脚本的人“与“能在纸上实现反向传播的人“之间的区别。

最棒的是：

  • 你不需要数学学位
  • 你不需要 GPU
  • 你不需要付费课程
  • 你不需要在任何机构注册

现在就可以在线阅读全书。

链接：http://neuralnetworksanddeeplearning.com

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