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反向传播：链式法则如何训练神经网络
沿计算图拆解前向值、局部导数与总梯度，理解反向模式自动微分为何能高效训练共享参数的神经网络。
machine-learning · neural-networks · 难度 4 · 正文可读 - article
函数与函数图像：从对应规则到可分析的关系
把函数理解为定义域到陪域的确定对应，掌握表示、复合、反函数、图像变换和分段函数的基本方法。
mathematics · foundations · 难度 1 · 正文可读 - article
导数与微分：从变化率到局部线性化
由割线斜率的极限定义导数，推导乘积与链式法则，说明微分作为最佳局部线性近似的含义，并连接中值定理与误差估计。
mathematics · calculus · 难度 2 · 正文可读 - article
极限与连续性：用邻域刻画逼近
从数值逼近进入 ε-δ 定义，证明极限的唯一性与运算规则，并用连续性连接局部行为、方程求根和后续微积分。
mathematics · calculus · 难度 2 · 正文可读 - article
激活函数：表达能力、梯度传播与输出语义
从线性层复合的退化出发，比较 sigmoid、tanh、ReLU、GELU 与 SiLU 的函数形状、导数、数值行为和输出层适用范围。
machine-learning · neural-networks · 难度 3 · 正文可读 - article
监督学习：从带标签样本到可检验的预测规则
建立监督学习的问题定义，区分样本、模型、损失、经验风险、验证选择与未知分布上的泛化误差。
machine-learning · learning-theory · 难度 2 · 正文可读 - article
积分与累积：从黎曼和到微积分基本定理
从分割区间和局部贡献出发定义定积分，推导积分的基本性质与微积分基本定理，并区分净累积、几何面积和原函数。
mathematics · calculus · 难度 2 · 正文可读 - article
随机变量与概率分布：从随机结果到可计算的数值规律
把随机变量定义为样本空间上的可测函数，统一理解分布函数、概率质量函数、概率密度、支持集与变量变换。
mathematics · probability · 难度 2 · 正文可读 - concept
图算法
在节点和边结构上执行遍历、最短路和拓扑排序，分析可达性与依赖关系。
computer-science · algorithms · 难度 3 · 详细大纲 - concept
计算图
把复合函数表示为基本运算节点和依赖边，为局部导数与反向累积建立结构。
machine-learning · neural-networks · 难度 3 · 详细大纲 - concept
链式法则
把复合函数的局部变化拆为各层导数的乘积，并推广到多变量映射。
mathematics · calculus · 难度 2 · 详细大纲 - concept
三角函数
从单位圆定义正弦、余弦和正切，理解周期、相位与常用恒等式。
mathematics · foundations · 难度 1 · 详细大纲 - concept
偏导数
在其他变量固定时测量多变量函数沿坐标方向的局部变化率。
mathematics · calculus · 难度 2 · 详细大纲 - concept
函数空间映射
把输入函数映射为输出函数，区分有限维参数拟合与无限维算子学习。
interdisciplinary · scientific-machine-learning · 难度 5 · 详细大纲 - concept
向量场
给空间中每一点分配一个向量，用于描述速度场、力场和梯度场。
mathematics · calculus · 难度 3 · 详细大纲 - concept
多项式与根
分析多项式的次数、因式分解、根及重数，并连接代数表达式与函数图像。
mathematics · foundations · 难度 2 · 详细大纲 - concept
数列与级数
研究离散序列的极限、递推关系和无穷求和，为连续极限与函数展开建立基础。
mathematics · foundations · 难度 2 · 详细大纲 - concept
波的振幅、频率与相位
用振幅、周期、频率、波长、相位和波速定量描述行波的时空结构。
physics · waves · 难度 2 · 详细大纲 - concept
目标函数与可行域
把决策变量、目标函数和约束写成明确优化问题，并区分局部与全局最优。
mathematics · optimization · 难度 2 · 详细大纲 - concept
算法复杂度
用渐近记号比较算法随输入规模增长的时间和空间成本，并区分最坏与平均情况。
computer-science · algorithms · 难度 2 · 详细大纲 - concept
递归与递推
把问题分解为规模更小的同类问题，并用基例和调用栈保证计算终止。
computer-science · algorithms · 难度 2 · 详细大纲 - concept
集合与映射
用集合、子集、笛卡尔积和映射描述数学对象的范围、对应关系与复合规则。
mathematics · foundations · 难度 1 · 详细大纲 - learning-path
从感知机到 Transformer
沿梯度流、卷积、循环、注意力和残差结构理解现代神经网络。
- learning-path
从线性模型到神经网络
从监督学习和线性分类进入损失、泛化、多层感知机与反向传播。
- experiment
反向传播计算图
沿计算图分步检查局部导数与累积梯度。
machine-learning - book
Calculus Volume 1
覆盖函数、极限、导数与积分的一学期微积分开放教材。
- learning-path
高等数学基础
从函数极限进入一元微积分，再过渡到多变量变化率和微分方程。