大家好~我開設了“深度學習基礎班”的線上課程，帶領同學從0開始學習全連接和卷積神經網絡，進行數學推導，并且實現可以運行的Demo程序

線上課程資料：
錄像回放
代碼和ppt

本系列文章為線上課程的復盤，每上完一節課就會同步發布對應的文章
（課程已經完結，感謝大家支持！）

目錄

課程介紹
“判斷性別”Demo需求分析和初步設計（上）
“判斷性別”Demo需求分析和初步設計（中）
“判斷性別”Demo需求分析和初步設計（下1）
“判斷性別”Demo需求分析和初步設計（下2）
全連接層的前向和后向傳播推導（上）
全連接層的前向和后向傳播推導（中）
全連接層的前向和后向傳播推導（下）
全連接層的梯度檢查
用全連接層識別手寫數字（上）
用全連接層識別手寫數字（中）
用全連接層識別手寫數字（下）
使用交叉熵損失函數和Softmax激活函數（上）
使用交叉熵損失函數和Softmax激活函數（下）
使用小批量隨機梯度下降
卷積神經網絡與卷積層的前向傳播推導
最大池化層的前向傳播推導
卷積層的后向傳播推導
最大池化層的后向傳播推導
卷積層的梯度檢查
重構并加入調試日志和測試代碼
使用卷積神經網絡識別手寫數字
使用Adam算法
總結