文档摘要

第 3 章 · 神经网络与深度学习 章节摘要：本章从生物神经元的启发讲起，把人工神经元的加权求和与激活、多层网络的前向传播、训练用的损失函数-梯度下降-反向传播三件套逐一拆开，再上升到深度网络的层类型（全连接、卷积、循环、归一化、Dropout）与经典架构模式（残差连接、Inception、注意力），最后补上已经统治序列建模的 Transformer。 会员。《第三章：神经网络与深度学习》收录于灏天文库文集《AI核心算法原理：从机器学习到神经网络》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/444-ai%E6%A0%B8%E5%BF%83%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%BB%8E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%88%B0%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C

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