本节主要介绍深度生成模型

本节涵盖循环神经网络（RNN）的核心内容，包括基本RNN结构与训练方法、梯度消失/爆炸问题、LSTM与GRU门控机制、以及RNN的主要应用模式。掌握这些内容是理解序列建模和后续Transformer架构的基础

本文从全连接网络的局限性出发，介绍卷积操作、池化层等基础组件，并系统梳理 LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet/Inception、ResNet 五大经典架构的设计思想与演进脉络。

本文聚焦于"如何改进神经网络的学习"，涵盖以下核心主题：交叉熵代价函数、Softmax与对数似然、过拟合与正则化（L1/L2/Dropout）、数据增强、权重初始化、数据预处理、优化算法（Hessian/动量）、以及其他激活函数（tanh/ReLU）。掌握这些技术能显著提升网络的训练速度与泛化能力。

本文介绍神经网络入门知识，包括感知机、Sigmoid神经元、网络架构、手写数字识别以及梯度下降算法；第二部分深入讲解反向传播算法，包括符号定义、四个基本方程、算法步骤及其全局直觉理解