不借助深度学习框架，零起点实现神经网络的重要算法。
正确使用模型和各种深度学习框架，离不开对原理的了解，如果对整体原理了然于胸，在应用深度学习框架的时候，可以避免陷入“盲人摸象”的窘境，看清全貌，直达本质，解决工程实践中遇到的问题。
提出问题。
以问题为动机引出模型。
介绍模型原理、必要推导和实例。
实现模型算法。
解决问题与验证。
| 章 | 目标问题 | 模型、算法 | 数据集 |
|---|---|---|---|
| 1 | 空间中的二分类 | 感知机MLP、SGD | 源码生成目标数据集，无需下载 |
| 2 | 多分类图像识别 | 全连接神经网络FCN、Softmax方法、信息熵与交叉熵、反向传播推导 | MNIST手写数字识别,1D方式载入 |
| 3 | 图像识别（acc>90%） | 深层全连接神经网络DNN、隐藏层、激活函数、过拟合与正则化、DNN的反向传播推导 | 同上、1D方式载入 |
| 4 | 图像识别 | 卷积神经网络CNN、卷积与互相关、边缘填充、最大池化与平均池化、CNN反向传播推导 | 同上、3D方式载入 |
| 5 | 图象识别 | CNN的提速与优化、向量化、Momentum、NAG、Adagrad、RMSprop、AdaDelta、Adam算法及实现 | 同上、3D方式载入 |
| 6 | 图象识别 | 批量规范化 Batch Norm动机、作用、训练、推理、反向传播推导 | 同上、3D方式载入 |
| 7 | 序列分析 | 循环神经网络RNN前向计算、反向传播推导 | 源码生成目标数据集，无需下载 |
| 8 | 指数分析 | 长短时记忆网络LSTM前向计算、反向传播推导、梯度裁剪 | 选择1，原始数据，需要自行预处理：./data/沪深300历史数据.csv ； 选择2，预处理后数据，可直接用于训练和验证：./data/hs300_data_seq_nodate.csv |
| 9 | 情感分析 | 双向门控循环单元BiGRU前向计算、反向传播推导、Dropout正则化 | 选择1，原始数据，需自行预处理：IMDB原始数据、nltk停用词表、50维40万英文词嵌入矩阵。 选择2，预处理后的词向量数据（一半数据量），可直接用于训练和验证。https://pan.baidu.com/s/1VZaUCceA6oEmkDaUB9oFJw 提取码 9xdu |
Batch Norm结构
LSTM结构
GRU结构
./勘误_实战深度学习算法.pdf
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