要区分矩阵的乘法和矩阵的点积等。
第二章 感知机
感知机：接受多个输入信号，输出一个信号。
逻辑电路，单层的感知机可以表示与门，与非门，或门。两层的感知机可以表示异或门。
由于组合与非门可以表示计算机（专家已证实），那么感知机也可以表示计算机。
第三章 神经网络
感知机的坏消息是：设定权重的工作还是由人工进行的。
神经网络的出现就是为了解决感知机的坏消息。
激活函数：将输入信号的总和转换为输出信号。
激活函数有很多种，比如：阶跃函数、线性函数、非线性函数等，常用的有：sigmoid函数、ReLu函数、softmax函数。
激活函数是连接感知机和神经网络的桥梁。感知机和神经网络的主要区别就在于激活函数。感知机可以看做是激活函数为阶跃函数的一种简单的神经网络。
神经网络的激活函数必须使用非线性函数，因为使用线性函数的话，加深神经网络的层数就没有意义了。（P49）
输出层所用的激活函数：一般地，回归问题使用恒等函数，二分类问题使用sigmoid函数，多分类问题使用softmax函数。（P62）
softmax函数：
softmax函数的改进，上式中存在缺点：exp(x)，当x很大时，其exp(x)值会非常大，在计算机运算中容易越界（溢出）。为了不越界，在运算时，对x加上（或者减去一个常数）不会改变运算结果。为了防止溢出，一般会减去输入值中的最大值（P66）
softmax函数的特征：
（1）输出是0.0到1.0的实数，softmax函数的输出值得总和是1。
求解机器学习问题的步骤，可以分为“学习”和“推理”两个阶段。在学习阶段进行模型的学习，在推理阶段，用学到的模型对未知的数据进行推理（分类）。
预处理：对输入数据进行某种既定的转换。预处理包括：正则化等。
批处理：由于神经网络运算是矩阵的运算，而矩阵的运算的性质，矩阵点积时形状的变化（20）x（20,10）=（10），将输入数据改为二维的，即：（100,20）x（20,10）= (100,10）。利用矩阵运算的这个性质，可以加速运算的速度。而且有些库也提供了高效处理大型数组运算的优化。（P77）
第4章 神经网络的学习
损失函数：其作用是以某个指标为线索寻找最优权重参数。是表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标。常见的损失函数包括：均方误差，交叉熵误差。
交叉熵误差：在某些情况下，均方误差不能作为损失函数，见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485
mini-batch学习：当数据有几百万、几千万时，对所有的数据计算损失函数是不现实的，此时会选取一部分数据作为全部的“近视”。
为什么要有损失函数，为啥不直接使用识别精度作为指标呢？原因是：识别精度（成功个数/总样本数）是不连续的，是突然变化的，对微小的参数的变化基本上没有反应。当用识别精度作为指标时，参数的导数在绝大多数地方都会变成0。（P92）
梯度：由全部变量的偏导数汇总而成的向量。注意这是个向量。
梯度法：不断地沿梯度方向前进，逐渐减小函数值的过程。这里说的函数值是指任意函数的值。
梯度法的公式：， 其中
表示学习率。
第5章 误差方向传播法
计算权重参数的梯度方法：
（1）使用数值微分计算了神经网络中的损失函数关于权重参数的梯度。这个方法的优点是，容易实现，缺点是计算比较耗时。
（2）误差反向传播法：能高效的计算权重参数的梯度。
激活函数的导函数：ReLU层，Sigmoid层。
梯度确认：在实际的项目，采用误差方向传播法计算梯度，但是如何确定计算出来的梯度是正确的，则采用数值微分法来判断。
第6章 与学习相关的技巧
参数的更新：随机梯度下降法（SGD），Momentum，AdaGrad，Adam。
权重的初始值：必须随机生成初始值。
梯度消失：
各层的激活值分布都要求有适当的广度。
Xavier初始值：前一层的节点数越多，要设定为目标节点的初始值的权重尺度就越小。
He初始值：当激活函数使用ReLU时，一般推荐使用ReLU专用的初始值。
总结：当激活函数使用ReLU时，权重初始值使用He初始值；当激活函数为SigMoid或者tanh等S型曲线函数时，初始值使用VaVier初始值。
Batch Normalization：调整各层的激活值分布使其拥有适当的广度，因此，要向神经网络中插入对数据分布进行正规化的层。
过拟合：发生过拟合主要原因为：参数多，数据少。
解决过拟合的方法：权值衰减，Dropout。
超参数：各层的神经元数量、batch大小、参数更新时的学习率或权值衰减。
验证数据：在调整参数时，必须使用超参数专用的确认数据。
训练数据用于参数（权值和偏置）的学习，验证数据集用于超参数的性能评估，为了确认模型的泛化能力，要在最后使用测试数据集。
第7章 卷积神经网络
全连接层的问题是，忽视了数据的形状。
卷积层，卷积运算，卷积核（滤波器），填充，步幅，卷积运算的批处理。
池化层：输入数据发生微小的偏差时，池化仍会返回相同的结果。池化对输入数据的微小偏差具有鲁棒性。
im2col函数，将输入数据展开以适合滤波器（权重）
col2im函数：是im2col的逆函数。
第8章 深度学习
