出处： Michael Nielsen的《Neural Network and Deep Learning》，本节译者：哈工大SCIR本科生 王宇轩
目录
1、使用神经网络识别手写数字
2、反向传播算法是如何工作的
- 热身：一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法
- 关于损失函数的两个假设
- Hadamard积
- 反向传播背后的四个基本等式
- 四个基本等式的证明（选读）
- 反向传播算法
- 什么时候反向传播算法高效
- 反向传播算法再理解
3、改进神经网络的学习方法
4、神经网络能够计算任意函数的视觉证明
5、为什么深度神经网络的训练是困难的
6、深度学习
反向传播算法是以常见线性代数操作为基础——诸如向量加法，向量与矩阵乘法等运算。但其中一个操作相对不是那么常用。具体来讲，假设s和t是两个有相同维数的向量。那么我们用s⊙t来表示两个向量的对应元素(elementwise)相乘。因此s⊙t的元素(s⊙t)j=sjtj。
这种对应元素相乘有时被称为Hadamard积（Hadamard product）或Schur积(Schur product)。我们将称它为Hadamard积。优秀的矩阵库通常会提供Hadamard积的快速实现，这在实现反向传播时将会有用。
下一节我们将介绍“反向传播背后的四个基本等式”
本文来源于哈工大SCIR
