面对琳琅满目的深度学习框架——TensorFlow、PyTorch、PaddlePaddle、Caffe2——初学者往往感到无所适从。这些框架固然强大，但本质上是为快速解决实际业务问题而设计的工具。如果你希望真正理解深度学习的底层原理，而不仅仅是熟练调用API，那么就必须回归到最基础的实现层面。本套深度学习教程的出发点正是基于这种学习路径：从零开始，手把手搭建你自己的神经网络，彻底搞懂每一步的数学推导与代码实现。
为什么需要这样一套教程
先说说动机。TensorFlow、CNTK、PaddlePaddle 等主流框架确实能帮助我们快速搭建模型，但当你试图阅读它们的源码来理解内部机制时，会发现一个扎心的事实——很难。因为框架为了追求极致性能，做了大量针对加速和分布式计算的优化，这些优化对新手而言，简直就是一层厚厚的迷雾。
这就引出一个关键问题：你到底是只想当个调参师，还是想真正吃透深度学习的思想？这些伟大的工具是为解决实际问题而生的，而不是用来教你深度学习的本质。所以，这套教程按照真实的学习轨迹来设计，目的只有一个：让小白也能一步步从入门走向精通。
通过循序渐进的动手实践，你不仅能深刻理解深度学习的基础知识，还能更自如地使用现有框架。更重要的是，当各种神经网络的新变体出现时，你也能够快速跟上节奏，而不是干瞪眼等着别人封装好的现成代码。
符号约定
在没有特别说明的情况下，这套教程统一使用下面的命名规则。建议你先把这张表记个大概，后面推导公式时会省不少力气。
| 符号 | 含义 |
|---|---|
| X | 输入样本 |
| Y | 输入样本的标签 |
| Z | 线性运算的结果 |
| A | 激活函数/结果 |
| W | 权重矩阵 |
| B | 偏移矩阵 |
| J | 损失函数 |
| 大写字母 | 矩阵或矢量，如A,W,B |
| 小写字母 | 变量，标量，如a,w,b |
| x1,2 | 第1个样本的第2个特征值 |
| wL2,3 | 第L层第2个神经元对第L-1层第3个神经元的权重值 |
| 矩阵的行 | 一批样本的某一个特征值的集合 |
| 矩阵的列 | 一批样本的某一个样本的所有特征值 |
适用范围
这套教程适合各种背景的读者，但不同的人需要不同的节奏：
如果你完全没有基础，正对着各种教程叹气和抓狂，那么请按时跟进最新内容，亲手推导每个数学公式，跑通每份代码，有问题就及时提出来——这样效果最好。
如果你是深度学习小白，已经有了直观的认识和学习热情，那么在读博客的同时，配合代码一起来啃，效果会更扎实。
如果你已经训练过模型、调过参数，属于调参师级别，那么这套教程会帮你弄清楚框架内部的各层运算细节，给那条有点玄学的调参之路添加一些心理保障——知道自己在做什么，底气自然更足。
至于超级高手们，欢迎随时提出宝贵意见，给广大初学者指条明路。
前期准备
准备工作其实不复杂：
环境方面：Windows 10版本1809，Visual Studio 2017 Community或更高版本，Python 3.6.6，以及可选的Jupyter Notebook。
个人方面：保持清醒的头脑（困了的话建议泡杯茶），备好纸和笔（如果想跟着推公式的话），设置一个闹钟防止久坐，穿暖和点（有暖气的同学可以忽略最后一条）。
网络结构概览
下面是这套教程中会涉及的各种网络结构，以及它们各自的应用场景。随着学习的深入，你会慢慢理解每种结构的来龙去脉。
| 网络结构名称 | 网络结构图 | 应用领域 |
|---|---|---|
| 单入单出 一层 | 一元线性回归 |
| 多入单出 一层 | 多元线性回归 |
| 多入单出 一层 | 线性二分类 |
| 多入多出 一层 | 线性多分类 |
| 单入单出 两层 | 一元非线性回归/拟合（可以拟合任意复杂函数） |
| 多入单出 两层 | 非线性二分类 |
| 多入多出 两层 | 非线性多分类 |
| 多入多出 三层 | 非线性多分类 |
目录结构
1. 基本概念
首先要讲清楚神经网络基本的工作原理，因为很多教程都跳过了这一步，导致初学者一开始就一头雾水，不知道从哪里下手。
接着是导数公式和反向传播公式，包括矩阵求导。这一部分可以先浏览一遍，主要是为了备查，等自己推导反向公式时再回来翻看。
然后是反向传播和梯度下降。先从一个简单的线性方式说起——只包含加法和乘法，并用代入数值的方式来消除对公式的恐惧感。之后再讲到分层的复杂（非线性）函数的反向传播，同样用数值代入来手推反向过程。
梯度下降是神经网络的基本学习方法，这里安排了两个视角：单变量和双变量，配合可视化图解来理解。至于更多变量，就不太容易可视化了，所以我们会尽力用简单的方式来理解复杂的事物。
最后是损失函数的讲解，重点介绍当前最常用的均方差损失函数（用于回归）和交叉熵损失函数（用于分类）。
2. 线性回归
以线性回归作为神经网络的起点，是一个相当明智的选择。线性回归本身容易理解，在它的基础上逐步增加新知识点，会自然形成一条平缓的学习曲线。
单层的神经网络其实就是一个神经元，可以完成一些线性工作，比如拟合一条直线。当只接收一个输入时，就是单变量线性回归，可以在二维平面上用可视化方法理解。当接收多个变量输入时，就叫多变量线性回归，可视化理解就困难多了，一般会用变量两两组对的方式呈现。
当变量多于一个时，量纲和数值的差异可能很大，这时通常需要对样本特征做归一化，否则神经网络很容易“消化不良”。
3. 线性分类
分类问题在很多资料中被称为逻辑回归（Logistic Regression），因为在线性回归的模型上加上一个Logistic二分类函数，就构成了一个分类器。这套教程统一称之为“分类”。
神经网络的一个重要功能就是分类。现实世界的分类任务复杂多样，但万变不离其宗，都可以用同一种模式的神经网络来处理。
从最简单的线性二分类开始学习，包括原理、实现、训练过程、推理过程，同时用可视化来帮助理解。
之前已经接触过实现逻辑非门，这部分将利用二分类知识，实现逻辑与门、与非门、或门、或非门。
做二分类时，一般用Sigmoid函数做分类函数。那么和它长得很像的双曲正切函数能不能也做分类函数？这部分会深入探讨，帮助理解分类函数、损失函数和样本标签之间的关系。
之后进入线性多分类的学习。多分类的形式有一对一、一对多、多对多，神经网络用的是哪种方式？
Softmax函数是多分类问题的分类函数，通过对它的分析，理解多分类的原理、实现和可视化结果。
4. 非线性回归
从这一步开始，进入两层神经网络的学习，以此来解决非线性问题。
两层神经网络之间必须用激活函数来连接，从而加入非线性因素，提升网络的能力。先认识一下激活函数：一类是挤压型，适用于简单网络；另一类是半线性型，常用于深度网络。
接下来，将通过一个双层神经网络来拟合一个复杂函数，验证著名的万能近似定理。
在这个双层网络中，已经出现了不少超参数，它们都会影响训练结果。完成基本拟合任务后，会尝试调整这些参数，探索如何让训练效果既好又快——这是获得超参调试第一手经验的好机会。
5. 非线性分类
在第三步学习了线性分类，现在要处理更复杂的分类问题。多年前，两位著名学者证明感知机无法解决异或问题，导致感知机研究陷入长期停滞。这次，我们会用双层网络来解决异或问题。
异或问题是一个简单的二分类问题，只有4个样本。之后会用更复杂的数据样本来学习非线性多分类，并理解其工作原理。
接着用一个稍微复杂的二分类例子，展示神经网络如何通过线性变换加激活函数，把线性不可分的问题转化为线性可分。
解决完二分类，再学习更复杂的三分类问题。由于样本的复杂性，需要在隐层使用多个神经元才能完成。
最后搭建一个三层神经网络，解决MNIST手写数字识别问题，并学习使用梯度检查来验证反向传播代码的正确性。
数据集的使用是深度学习的基本技能，开发集、验证集、测试集，合理使用才能得到泛化能力强的模型。
6. 模型推理与部署
神经网络训练出一套权重矩阵，但模型怎么用？总不能在真实生产环境中都用Python代码做推理吧？更何况手机上还跑不了Python。
这就引出了“模型”的概念。模型会记录神经网络的计算图，并加载权重矩阵。这些模型通常用C++等语言实现，以保证部署的便利性。
这部分会学习在Windows上使用ONNX模型的方法，以及在Android上的模型部署。至于iOS设备，原理和Android相同，有需要可以自行查阅资料。
7. 深度神经网络
前面的步骤用简单案例逐步学习了不少基础知识，现在可以更轻松地接触深度学习。
从这开始，探讨深度学习的细节——权重矩阵初始化、梯度下降优化算法、批量归一化等高级知识。
深度网络的学习能力很强，但也容易对样本数据过拟合，造成泛化能力不足。所以，需要学习一些方法来改善网络的泛化能力。
8. 卷积神经网络
卷积神经网络是深度学习中的一个里程碑。正是因为它的出现，计算机才能理解图片和视频信息，才催生了计算机视觉的各种应用。
这部分逐步讲解卷积的前向计算、卷积的反向传播、池化的前向计算与反向传播，然后用代码实现一个卷积网络，并用实际数据来训练。
最后介绍一些经典的卷积模型，从大师那里学习解决问题的方法论。