人工智能

本文主要介绍了GAN生成对抗网络的定义与数学实现，并且使用GAN实现了对MNIST数据集的生成，并对最后的数据进行分析。

本文主要介绍了梯度下降算法的三种常见优化方式，分别是BGD、SGD和mini batch GD，对比了三种梯度下降算法的优缺点，并用代码演示验证了观点。

梯度下降（Gradient Descent）是机器学习和优化领域中用于最小化目标函数（通常是损失函数）的核心迭代算法。其核心思想是通过计算函数的梯度来找到函数值下降最快的方向，并沿该方向调整参

损失函数(Loss Function)——是一个衡量预测结果与真实结果之间差异的函数 ，也称为误差函数。它通过计算模型的预测值与真实值之间的不一致程度，来评估模

多层感知机（Multilayer perceptron）又名全连接神经网络（Fully Connected Networks），由多个神经元层组成的神经网络