从零开始用C#实现神经网络

神经网络和反向传播编码深度解析

学习内容：

* 使用 C# 代码从头实现神经网络
* 通过编码理解神经网络结构和功能
* 熟悉神经网络的理论概念
* 使用 DDD 建模神经网络
* 使用迭代和功能开发风格
* 了解如何通过 C# 代码将神经网络理论转化为实践

课程内容主题：

* C#（编程语言）
* 数据科学
* 发展

课程要求：

* 基本的 .NET 知识有帮助，但最重要的是对开发和机器学习的兴趣

课程详细描述：

我相信你一定听说过神经网络、机器学习和 Transformer。也许你已经对这些领域的部分概念有所了解，甚至尝试过一些实践方法，但仍然觉得缺少某些关键内容。

课程将带你深入神经网络的核心概念，包括：

– **图层**：理解神经网络中不同层级的结构和作用。

– **神经元**：掌握神经元如何处理信息并传递信号。

– **连接**：学习神经元之间的连接方式及其对网络行为的影响。

– **前馈**：通过代码实现前向传播，模拟神经网络的数据流动。

– **反向传播**：详细解析反向传播算法，包括偏导数的计算步骤。

– **可视化损失**：通过图表观察训练过程中的损失变化，优化模型性能。

课程采用图形化方法，结合自定义的深度神经网络图示，帮助你直观理解代码背后的逻辑。特别针对反向传播部分，通过分步讲解偏导数计算，确保你掌握其数学原理和实际应用。

在构建神经网络后，课程还将测试其在复杂函数上的表现，并探讨如何改进预测精度。过程中会结合面向对象建模与函数式编程，提升代码的可维护性和可扩展性。

无论你是对机器学习和神经网络感兴趣的 .NET 开发者，还是希望从实践角度深入理解神经网络原理的学习者，本课程都将为你提供清晰的指导和全面的实践机会。

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