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深度学习的数学

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[日]涌井良幸
人民邮电出版社
图灵教育
杨瑞龙
2019-4
236
69.00元
平装
9787115509345

图书标签: 深度学习  数学  机器学习  神经网络  计算机  很详尽的入门书  数据分析  计算科学   


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发表于2024-12-27

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图书描述

《深度学习的数学》基于丰富的图示和具体示例,通俗易懂地介绍了深度学习相关的数学知识。第1章介绍神经网络的概况;第2章介绍理解神经网络所需的数学基础知识;第3章介绍神经网络的最优化;第4章介绍神经网络和误差反向传播法;第5章介绍深度学习和卷积神经网络。书中使用Excel进行理论验证,帮助读者直观地体验深度学习的原理。

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著者简介

作者简介:

涌井良幸

1950年生于东京,毕业于东京教育大学(现筑波大学)数学系,现为自由职业者。著有《用Excel学深度学习》(合著)、《统计学有什么用?》等。

涌井贞美

1952年生于东京,完成东京大学理学系研究科硕士课程,现为自由职业者。著有《用Excel学深度学习》(合著)、《图解贝叶斯统计入门》等。

译者简介:

杨瑞龙(

1982年生,2008年北京大学数学科学学院硕士毕业,软件开发者,从事软件行业10年。2013年~2016年赴日工作3年,从2016年开始在哆嗒数学网公众号发表《数学上下三万年》等多篇翻译作品。


图书目录


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用户评价

评分

符合日本人一贯的风格,名字高大上,内容幼稚园

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很适合入门

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符合日本人一贯的风格,名字高大上,内容幼稚园

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讲的有点浅,入门看一下就行了。

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那个什么小恶魔这种东西毫无意义,但是讲梯度下降和误差反向传播这个讲的比较清楚和简单版

读后感

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偏导。链式法则。 梯度下降法求多元函数的最小值。拉格朗日乘数法。 误差反向传播法确定神经网络的权重和偏置。特点是将繁杂的导数计算替换为数列的递推关系式,而提供这些递推关系式的就是名为神经单元误差(error)的变量。 利用代价函数求最优化问题。 卷积神经网络。隐藏层是...

评分

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评分

对于小白来说,想快速入门的话,这是深度学习入门最好的书籍,没有之一。浅显易懂,书中有大量插图。有高等数学基础看起来就不困难。之前看过不少教程,要么花很长时间讲原理,还么原理一带而过。这本书用最短的时间讲清了原理。真棒。 对于小白来说,想快速入门的话,这是深度...  

评分

对于小白来说,想快速入门的话,这是深度学习入门最好的书籍,没有之一。浅显易懂,书中有大量插图。有高等数学基础看起来就不困难。之前看过不少教程,要么花很长时间讲原理,还么原理一带而过。这本书用最短的时间讲清了原理。真棒。 对于小白来说,想快速入门的话,这是深度...  

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