PRML读书会第五章 Neural Networks（神经网络、BP误差后向传播链式求导法则、正则化、卷积网络）

资 源 简 介

PRML读书会第五章 Neural Networks（神经网络、BP误差后向传播链式求导法则、正则化、卷积网络）

详 情 说 明

神经网络是机器学习中强大的非线性建模工具。本章内容涵盖了从基础结构到训练优化的完整知识体系。

前向传播过程描述了信息如何通过多层网络结构进行非线性变换。每个神经元通过激活函数对加权输入进行变换，多层堆叠形成复杂的函数逼近能力。

反向传播算法是训练神经网络的核心技术，本质上是链式求导法则的高效实现。该算法从输出层开始，逐层计算误差对权重参数的梯度：先计算输出层误差，然后反向传播至隐藏层，利用局部梯度相乘实现整体梯度的计算。这种分治策略避免了直接计算高维参数的繁琐导数。

正则化技术对防止过拟合至关重要。常见方法包括权重衰减(L2正则化)，通过惩罚大权重值来限制模型复杂度；以及早停法，在验证集性能下降时终止训练。dropout作为现代正则化手段，通过随机失活神经元增强模型鲁棒性。

卷积网络是处理网格结构数据(如图像)的特化架构。其核心思想是通过局部连接和权重共享显著减少参数量：局部感受野捕获空间局部特征，权值共享保证平移不变性。池化操作则实现对特征的空间下采样，增强模型对微小形变的容忍度。

这些技术构成了现代深度学习的基础框架，在计算机视觉、自然语言处理等领域展现出强大的表征学习能力。