neural-networks-and-deep-learning

这是一个配套经典深度学习入门书籍《Neural Networks and Deep Learning》的代码示例仓库，旨在通过可运行的Python实现帮助读者理解神经网络基本原理与训练过程。核心功能包括手写数字识别（MNIST）的全连接网络、反向传播实现、随机梯度下降优化，以及基于Theano的CNN初步示例；技术特点是纯NumPy实现为主、无高级框架依赖、注释详尽、强调教学性与可追溯性。适合高校教学辅助、自学入门、神经网络原理验证等场景，不适用于生产环境或大规模模型训练。