神經網絡學習

主要參考資料

• Brown大學Raissi博客
  2017年Raissi提出物理啓發的PINN(Physics Informed Neutral Network)，在流體力學等領域展現出很好的應用前景，獲得相關領域的廣泛關注。Raissi博客爲這一領域的入門者提供了非常好的學習課程。課程涉及到高斯過程、神經網絡、反向傳播、深度神經網絡，及其本人提出的PINN。課程自成體系，涵蓋了基本概念、代碼實現及算例測試等三部分。與課程配合，Raissi還提供了算法的源代碼和論文。

• Neural Networks and Deep Learning
  本書作者Michael Nielsen，個人網站

  Neural Networks and Deep Learning is a free online book. The book will teach you about:
  Neural networks, a beautiful biologically-inspired programming paradigm which enables a computer to learn from observational data
  Deep learning, a powerful set of techniques for learning in neural networks

  該書中文譯本，感興趣的可以參考。

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