人工神经网络背后的数学原理！

作者：贾博文，浙江大学，Datawhale原创作者本文约8000字，建议阅读22分钟审稿人：阿泽，Datawhale成员，复旦大学计算机硕士，目前在携程担任高级算法工程师。前言提到人工智能算法，人工神经网络（ANN）是一个绕不过去的话题。但是对于新手，往往容易被ANN中一堆复杂的概念公式搞得头大，最后只能做到感性的认识，而无法深入的理解。正好最近笔者本人也在经历这个痛苦的过程，本着真理越辩越明的态度，索性坐下来认真的把这些头大的问题梳理一番，试试看能不能搞清楚ANN背后的数学原理。其实ANN 的流程概括来说倒不是很复杂，以最简单的前馈神经网络为例，无非就是搭建网络架构（含有待定参数）通过比较输出与标签的差值定义损失函数（自变量为待定参数 ………………………………