基本术语

(ps:根据视频本身的字幕总结的,可能不会很精确)

  • activation 激活值
  • weight 权值
  • bias 偏置值
  • sigmod 压缩/映射函数
  • loss function 损失函数:和 cost function 常常混用
  • cost function 代价函数:差的平方和,来衡量不精确性
  • average cost 代价平均值(经验风险):用几万个样本输出结果,衡量训练后的神经网络的好坏
  • back propagation 反向传播算法
  • gradient descent 梯度下降

参考资源

视频资源来自大名鼎鼎的3Blue1Brown,该系列分三集,循序渐进的带你入门“深度学习”。用生动形象、精确而美的动画作为展示,用简单的易懂的例子举例。
bilibili视频源

以我自己理解的角度为路线的笔记:

深度学习入门笔记-神经网络的结构、梯度下降法.pdf
深度学习入门笔记-反向传播算法.pdf