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第2章 神经网络的数学基础
本章包括以下内容：
❑ 第一个神经网络示例
❑ 张量与张量运算
❑ 神经网络如何通过反向传播与梯度下降进行学习
要理解深度学习，需要熟悉很多简单的数学概念：张量、张量运算、微分、梯度下降等。本章目的是用不那么技术化的文字帮你建立对这些概念的直觉。特别地，我们将避免使用数学符号，因为数学符号可能会令没有任何数学背景的人反感，而且对解释问题也不是绝对必要的。
本章将首先给出一个神经网络的示例，引出张量和梯度下降的概念，然后逐个详细介绍。请记住，这些概念对于理解后续章节中的示例至关重要。
读完本章后，你会对神经网络的工作原理有一个直观的理解，然后就可以学习神经网络的实际应用了（从第3章开始）。