查閱相關知識：

1.希臘字母發音（背誦…）

維基百科

2.方向的數學定義

周斌老師給出的定義：方向是與參考座標系的夾角

3.卷積的概念

最容易理解的對卷積的解釋

卷積的重要的物理意義是：一個函式（如：單位響應）在另一個函式（如：輸入訊號）上的加權疊加。

某時刻的系統響應往往不一定是由當前時刻和前一時刻這兩個響應決定的，也可能是再加上前前時刻，前前前時刻，前前前前時刻，等等。那麼怎麼約束這個範圍呢，就是通過對h(n)這個函式在表示式中變化後的h(m−n)中的m的範圍來約束的。就是當前時刻的系統響應與多少個之前時刻的響應的“殘留影響”有關。

4.證明中心極限定理

維基百科：正態分佈
維基百科：中心極限定理

中心極限定理是概率論中的一組定理。中心極限定理說明，在適當的條件下，大量相互獨立隨機變數的均值經適當標準化後依分佈收斂於正態分佈。這組定理是數理統計學和誤差分析的理論基礎，指出了大量隨機變數之和近似服從正態分佈的條件。

先了解一下特徵函式（維基百科）
知乎：如何理解統計中的特徵函式？
特徵函式是隨機變數的分佈的不同表示形式。
雖然概率密度函式理解起來很直觀，但是隨機變數 X 的分佈還有另外的描述方式，如特徵函式。


特徵函式包含了分佈函式的所有矩，也就是包含了分佈函式的所有特徵

再來看證明：百度文庫：林德伯格中心極限定理的證明

中心極限定理的通俗介紹（用python生成和展現資料）
知乎：什麼是中心極限定理

5.查朱軍的一篇論文看

（清華計算機，貝葉斯學習理論，無監督學習）
Big Learning with Bayesian methods 2017

6.通用逼近原理

Approximation by superpositions of a sigmoidal function

A visual proof that neural nets can compute any function （含許多可互動的demo）