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 🚀1.神经网络的背景及意义
