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深度學習的數學

包郵 深度學習的數學

作者:涌井良辛
出版社:人民郵電出版社出版時間:2019-05-01
開本: 32開 頁數: 225
讀者評分:5分1條評論
中 圖 價:¥38.3(5.6折) 定價  ¥69.0 登錄后可看到會員價
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深度學習的數學 版權信息

  • ISBN:9787115509345
  • 條形碼:9787115509345 ; 978-7-115-50934-5
  • 裝幀:簡裝本
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

深度學習的數學 本書特色

《深度學習的數學》基于豐富的圖示和具體示例,通俗易懂地介紹了深度學習相關的數學知識。第1章介紹神經網絡的概況;第2章介紹理解神經網絡所需的數學基礎知識;第3章介紹神經網絡的*化;第4章介紹神經網絡和誤差反向傳播法;第5章介紹深度學習和卷積神經網絡。書中使用Excel進行理論驗證,幫助讀者直觀地體驗深度學習的原理。

深度學習的數學 內容簡介

一本書掌握深度學習的數學基礎知識!
結合235幅插圖和大量示例
基于Excel實踐,直擊神經網絡根本原理
1.圖文直觀
穿插235幅插圖和大量具體示例講解,對易錯點、重點反復說明,通俗易懂。
2.結合Excel實踐
書中使用Excel進行理論驗證,讀者可下載隨書附帶的Excel示例文件,親自動手操作,直觀地體驗深度學習。
3.只需基礎的數學知識
適合數學基礎薄弱的深度學習初學者閱讀,有一定基礎的讀者也可以通過本書加深理解。

深度學習的數學 目錄

第1 章 神經網絡的思想

1 - 1 神經網絡和深度學習 2

1 - 2 神經元工作的數學表示 6

1 - 3 激活函數:將神經元的工作一般化 12

1 - 4 什么是神經網絡 18

1 - 5 用惡魔來講解神經網絡的結構 23

1 - 6 將惡魔的工作翻譯為神經網絡的語言 31

1 - 7 網絡自學習的神經網絡 36

第2 章 神經網絡的數學基礎

2 - 1 神經網絡所需的函數 40

2 - 2 有助于理解神經網絡的數列和遞推關系式 46

2 - 3 神經網絡中經常用到的Σ符號 51

2 - 4 有助于理解神經網絡的向量基礎 53

2 - 5 有助于理解神經網絡的矩陣基礎 61

2 - 6 神經網絡的導數基礎 65

2 - 7 神經網絡的偏導數基礎 72

2 - 8 誤差反向傳播法必需的鏈式法則 76

2 - 9 梯度下降法的基礎:多變量函數的近似公式 80

2 - 10 梯度下降法的含義與公式 83

2 - 11 用Excel 體驗梯度下降法 91

2 - 12 *優化問題和回歸分析 94

第3 章 神經網絡的*優化

3 - 1 神經網絡的參數和變量 102

3 - 2 神經網絡的變量的關系式 111

3 - 3 學習數據和正解 114

3 - 4 神經網絡的代價函數 119

3 - 5 用Excel體驗神經網絡 127

第4 章 神經網絡和誤差反向傳播法

4 - 1 梯度下降法的回顧 134

4 - 2 神經單元誤差 141

4 - 3 神經網絡和誤差反向傳播法 146

4 - 4 用Excel體驗神經網絡的誤差反向傳播法 153

第5 章 深度學習和卷積神經網絡

5 - 1 小惡魔來講解卷積神經網絡的結構 168

5 - 2 將小惡魔的工作翻譯為卷積神經網絡的語言 174

5 - 3 卷積神經網絡的變量關系式 180

5 - 4 用Excel體驗卷積神經網絡 193

5 - 5 卷積神經網絡和誤差反向傳播法 200

5 - 6 用Excel體驗卷積神經網絡的誤差反向傳播法 212

附錄 

A 訓練數據(1) 222

B 訓練數據(2) 223

C 用數學式表示模式的相似度 225




展開全部

深度學習的數學 作者簡介

涌井良幸(作者)

1950年生于東京,畢業于東京教育大學(現筑波大學)數學系,現為自由職業者。著有《用Excel學深度學習》(合著)、《統計學有什么用?》等。



涌井貞美(作者)

1952年生于東京,完成東京大學理學系研究科碩士課程,現為自由職業者。著有《用Excel學深度學習》(合著)、《圖解貝葉斯統計入門》等。



楊瑞龍(譯者)

1982年生,2008年北京大學數學科學學院碩士畢業,軟件開發者,從事軟件行業10年。2013年~2016年赴日工作3年,從2016年開始在哆嗒數學網公眾號發表《數學上下三萬年》等多篇翻譯作品。

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