神经网络的数学原理
前言：Hello大家好，我是小哥谈。人工智能技术的发展与成功应用已经成为21世纪科技领域最大的新现象。然而，科学地理解人工智能原理已经超出了现有科学体系的范畴。显然，人工智能是人类科学技术发展的必然结果，人工智能科学也将是人类科学进步与发展必然实现的目标🌈
目录
🚀1.神经网络的背景及意义
🍀🍀1.1 神经网络的发展历史
🍀🍀1.2 神经网络对人工智能发展的作用
🍀🍀1.3 神经网络给人工智能带来的挑战
🚀2.神经网络的数学原理的内涵
🍀🍀2.1 研究意义
🍀🍀2.2 分析视角
🍀🍀2.3 基本框架
🍀🍀2.4 研究趋势
🚀3.神经网络的传统理论
🍀🍀3.1 表达能力
🍀🍀3.2 泛化能力
🍀🍀3.3 优化能力
🚀4.前沿发展
🍀🍀4.1 对自适应优化器的分析
🍀🍀4.2 基于神经网络结构的优化分析
🍀🍀4.3 优化器的隐式正则分析
🍀🍀4.4 神经网络的精确泛化估计
🍀🍀4.5 表示所需参数量下界
🚀5.未来展望
🍀🍀5.1 设计适用不同场景的安全性度量
🍀🍀5.2 构建以安全为中心的神经网络理论
🍀🍀5.3 发展可信可控的神经网络模型
