整体梳理神经网络涉及到的前向传播和反向传播

课程简介：

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有关学习上的任何问题都可以在群中向老师提出来，我会及时给予解答的。

本课程是人工智能系列课程中深度学中的部分。

建议可以先学习机器学部分的知识点，再学习深度学的内容，效果会更佳。

机器学的课程：

可以先学习第一课，有关numpy,pandas,matpltlib python库，链接为：https://edu.51cto.com/course/23206.html

第二课：机器学中的线性回归，逻辑回归，梯度下降：https://edu.51cto.com/course/23221.html

第三课：机器学中的决策树以及相关的实战案例  链接为：https://edu.51cto.com/course/23223.html

第四课程：人工智能系列课程集成算法，贝叶斯算法，聚类，降维，支持向量机，综合案例开发  链接为：https://edu.51cto.com/course/24206.html

深度学的课程涉及到的知识点：

1. 神经网络的工作原理

2. 神经网络的前向传播与反向传播

3. 卷积神经网络的工作原理以及前向传播和反向传播

4. RNN网络结构的工作原理

5. LSTM网络结构的工作原理