整套课程 · 五部分，一条路
卷一基础数学把万物化为数字
卷二 · 你在这里神经网络让机器学会思考
卷三自然语言处理让机器听懂人话
卷四大语言模型蜕变成超级智能
卷五附录3D全景与原典
这一卷的故事
卷一已经备好表示、矩阵运算、张量形状、函数、梯度和概率工具。卷二先组装神经元与网络，让输入沿前向路径变成得分。
Softmax 把互斥类别得分变成概率，损失衡量预测代价；反向传播计算梯度，优化器负责参数更新。
初始化与数值监测让训练有机会稳定进行；最后用验证与测试数据检查泛化，不能只看训练题做得多好。
承上启下
← 你带着什么走进这一卷
卷一已经备好向量与矩阵、张量形状、函数与梯度、概率统计与信息论。这一卷把它们拼起来：先组装神经元与网络，再计算预测的损失，用反向传播与优化器调整参数。
这一卷又交给后面什么 →
通用学习机器已接上计算、优化、稳定性与泛化。下一卷从语言的条件概率出发，探索怎样让这台机器处理文本。
课程路径 · 9 课