《深度学习中的数学》读后感

今天阅读了《深度学习中的数学》第一章，讲得真的好简单，好通俗易懂。一开始用大脑神经元一步一步推演到深度学习的MLP的公式，让新手接受MLP数学公式毫无压力。

为了进一步讲述神经网络整体运行的逻辑，作者用一个小恶魔代替神经元，让我们从站在小恶魔的角度去体会高层神经元如何对低层神经元搜集想要的信息的。这种每个独特的有个人偏好的小恶魔很好地诠释了每个高层神经元以不同权重关注低层神经元的过程，依次类推，以至于产生代表逻辑概率的最高层神经元。

此外，作者用0-1图像识别形象显示了小恶魔神经元产生偏好的过程。不得不说，举的例子实在是太到位了，让人一看就懂，甚至是跳着看，只看关键也能明白讲了什么。

先前看《西瓜书》，觉得能看这本书入门的或多或少有点天赋，以后《Python神经网络编程》，觉得能看这本书入门的需要一些些毅力，现在看这本《深度学习中的数学》，真心觉得只要有高中数学基础，都能够入门深度学习。