一个数学博士的深度学习方法（全系列连载）

在获得博士学位后，我开始了学习数据科学和机器学习的旅程。我拥有纯数学博士学位，并且由于有许多有趣的应用程序，我对学习机器学习产生了兴趣。

作为一个纯粹的数学家，我对如何使用我的知识来理解算法感到怀疑，但我也认为不要仅仅停留在理论上非常重要，所以我开始学习很多课程。在我的旅程中，我注意到通过阅读书籍，我可以更好地保留知识。

深度学习

本深度学习系列主要分为4个部分：

在第1部分《一个数学博士的深度学习方法（第 1 部分）》中，介绍了深度学习需要了解、掌握的数学问题；

在第2部分《一个数学博士的深度学习方法（第 2 部分）》中，我们看到了神经元的数学模型和一种神经网络：多层感知器 (MLP)。

在第3部分《一个数学博士的深度学习方法（第 3 部分）》中，我们展示了激活函数的类型，解释了网络如何在每一层找到最佳权重；

Sigmoid 图

在第4部分《一个数学博士的深度学习方法（第 4 部分）》中，主要讨论正则是什么？为什么它很重要？

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