深度学习（七）：阶段小结

深度系列第一阶段的入门部分学习介绍先告一段落，本次内容主要来自于李宏毅老师的入门视频教程的笔记以及内容的理解，从基本概念入手，并结合数学推导进一步的对梯度进行更深入的介绍。最后结合CNN在图像中的重要应用简要介绍CNN，内容相对比较简单。
同时也要致谢DataWhale成员的督促和支持，当然学习不会停止，接下来会进行更深入的学习，学习介绍深度学习框架，GNN以及强化学习等一些内容，前期的神经网络和深度学习的介绍是为了后期的强化学习进行进一步的准备。
后期会对深度学习，强化学习在解决优化问题上的应用进行探索，运筹优化问题诸如大规模TSP问题，设施选址问题等均为NP-Hard问题，传统的启发式求解繁琐且精度不能保证，GNN，强化学习等在解决优化问题上是近两年很热的研究方向，因此前期的技术积累是必要的。