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第 5 章 误差反向传播法
第 5 章 误差反向传播法 第 5 章 误差反向传播法 上一章中，我们介绍了神经网络的学习，并通过数值微分计算了神经网络的权重参数的梯度（严格来说，是损失函数关于权重参数的梯度）。数值微分虽然简单，也容易实现，但缺点是计算上比较费时间。本章我们将学习一个能够高效计算权重参数的梯度的方法——误差反向传播法。 要正确理解误差反向传播法，我个人认为有两种方... -
第十一讲 信息捕食者的选择
第十一讲 信息捕食者的选择 安替 一个心比天高又出生在小城普通家庭的男生，如何能跟随自己的理想，让自己和他人吃惊？请站在时间源头，不断试错，不断创造。 一个心比天高又出生在普通家庭的男生，如何能跟随自己的理想，同时永远不“江郎才尽”，让自己和他人吃惊？安替就是这样一个人，只有互联网的存在，才能让他从无锡一家二星级酒店的总台服务员，成为一位国际新闻人... -
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过去的经历有用吗 乔布斯在他著名的斯坦福大学毕业演讲中说道，他在大学时辍学去做了其他事，比如去上美术课，而这个经历对多年以后他所生产的苹果产品的外观及触感产生了很大的影响。他从来没有想过这个兴趣爱好会对后来所取得的成绩产生至关重要的作用。“向前展望时你不能把点点滴滴的经历联系在一起，只有在向后回顾时才能发现它们之间的联系。”他总结道。 正如乔布斯一样，... -
第六节 南北统一的愿望与可能性
第六节 南北统一的愿望与可能性" level="2"> 第六节 南北统一的愿望与可能性 第六节 南北统一的愿望与可能性" class="reference-link"> 第六节 南北统一的愿望与可能性 20世纪20年代初的中国政治出现了一个近代前所未有的新现象，即中央政府渐失驾驭力，而南北大小军阀已实际形成占地而治的割据局面。尽管武力统一在北方已被表述... -
致谢
致谢 致谢 首先，笔者要感谢推动了深度学习相关技术（机器学习、计算机科学等）发展的研究人员和工程师。本书的完成离不开他们的研究工作。其次，笔者还要感谢在图书或网站上公开有用信息的各位同仁。其中，斯坦福大学的 CS231n [5] 公开课慷慨提供了很多有用的技术和信息，笔者从中学到了很多东西。 在本书执笔过程中，曾受到下列人士的帮助：teamLab 公... -
第六讲 好人会武术，神挡仙不住
第六讲 好人会武术，神挡仙不住 赵昱鲲 在人际交往中，有三种人：给予者、索取者与互利者。你可以做一名理性给予者，避免因病态利他而导致自我枯竭，同时不要给索取者可乘之机。 助人是个古老的话题，也是个被研究烂了的话题，但似乎仍然是会在日常困扰到大家的话题。本讲谈一谈以下四点： 助人过度也是病，得治。 对于“坏人”，得罚。 助人也有策略，得学... -
第二十章 为什么重要：人与人的互联性
第二十章 为什么重要：人与人的互联性 公共演讲的第二个有力推手是，使我们互联的划时代的技术革新：互联网，尤其是在线视频的兴起。让我来讲述这个我们亲身经历的故事，因为在不到一年的时间里，TED演讲的在线视频使我们成为以新方式分享知识的先驱之一。 对我们来说，一个重要的推动力就是TED演讲的非营利性质。我们并不常常将非营利组织视为革新的有力媒介，但在这种... -
20年后的人月神话（The Mythical Man-Month after 20 Years）
20年后的人月神话（The Mythical Man-Month after 20 Years） 只能根据过去判断将来。 帕特里克·亨利 然而永远无法根据过去规划将来。 埃德蒙·伯克 I know no way of judging the future but by the past. PATRICK HENRY You can nev... -
致谢
致谢 致谢 和其他著作一样，如果没有很多人的付出，就不可能有这本书。要不是在斯坦福大学人类科学学院开放的思想氛围中学习过一段时间，我不可能完成这本书，因为在这儿，我们不用受到传统学术的束缚。在此，我要感谢史蒂夫·哈伯（Steve Haber）、伊恩·霍德（Ian Hodder）、阿德里安娜·梅厄（Adrienne Mayor）、乔希·奥伯（Josh O...