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on 16-Oct-2026 (Fri)

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虽然深度学习似乎是最近几年刚兴起的名词，但它所基于的神经网络模型和用数据编程的核心思想已经被研究了数百年。自古以来，人类就一直渴望能从数据中分析出预知未来的窍门。实际上，数据分析正是大部分自然科学的本质，我们希望从日常的观测中提取规则，并找寻不确定性。
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1. 深度学习简介 — 《动手学深度学习》 文档
觉得棘手的问题。 本书希望能帮助读者进入深度学习的浪潮中。我们希望结合数学、代码和样例让深度学习变得触手可及。本书不要求具有高深的数学或编程背景，我们将随着章节的发展逐一解释所需要的知识。更值得一提的是，本书的每一节都是一个可以独立运行的Jupyter记事本。读者可以从网上获得这些记事本，并且可以在个人电脑或云端服务器上执行它们。这样读者就可以随意改动书中的代码并得到及时反馈。我们希望本书能帮助和启发新一代的程序员、创业者、统计学家、生物学家，以及所有对深度学习感兴趣的人。 1.1. 起源¶ <span>虽然深度学习似乎是最近几年刚兴起的名词，但它所基于的神经网络模型和用数据编程的核心思想已经被研究了数百年。自古以来，人类就一直渴望能从数据中分析出预知未来的窍门。实际上，数据分析正是大部分自然科学的本质，我们希望从日常的观测中提取规则，并找寻不确定性。 早在17世纪，雅各比·伯努利（1655–1705）提出了描述只有两种结果的随机过程（如抛掷一枚硬币）的伯努利分布。大约一个世纪之后，卡尔·弗里德里希·高斯（1777–1855）发明了今日仍广泛用在从保险计算到医学诊断等领域的最小二乘法。概率论、统计学和模式识别等工具帮助自然科学的实验学家们从数据回归到自然定律，从而发现了如欧姆定律（描述电阻两端电压和流经电阻电流关系的定律）这类可