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反向传播的具体公式推导。

重生之我在富士康管理流水线。

为什么深度学习突然可行。

为什么神经网络需要变深。

从感知机走到深度学习的基本范式。

从逻辑回归的边界走到神经网络。

学习什么是 Sigmoid，以及它在逻辑回归中的应用。

判别模型：直接学习分类边界。

从贝叶斯公式理解概率生成模型。

分类问题：新场景，新模型。

从偏差、方差到正则化和交叉验证，问题其实都是泛化。

梯度下降是在往哪走：学习率相关算法（初级版）。