本文主要针对神经网络神经网络邱锡鹏 2~8 章的课后习题进行理解的过程中，搜索到的讲的会比较透彻的链接整理。适合有一定基础但是想了解更细的人阅读。
首先是本书pdf可在获取；
主要参考的课后习题答案为；
知乎也有一篇关于课后习题的解读：。
其中李航老师的多次出现，有空可阅读以便理解。
2-2 经验风险函数
2-6 （2） 最大后验估计MAE
；；
2-7 数据无穷多时，MAE趋近于MLE
2-11 一元二元三元 N-Gram词袋模型
2-12 精准率、召回率、F1
宏平均、微平均
3-1 超平面和权重向量
3-4 线性可分和线性不可分
3-5 平方损失函数和分类问题
3-7 平均感知机训练算法计算方式和书中公式等价
感知机和支持向量机异同
3-11 KKT条件和软间隔支持向量机
4-1 零均值化为什么更好
4-2 前馈神经网络和神经元等
4-3 死亡ReLU问题
4-4 Swish激活函数
4-7 为什么b不正则
4-7 梯度消失等问题
5-1 微分/差分
5-3 1×1卷积核的作用
5-4 卷积神经网络的时空间复杂度
5-5 卷积操作到仿射变换
5-7 空洞卷积
6-1 延时神经网络、卷积神经网络、循环神经网络
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