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深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué) 版權(quán)信息
- ISBN：9787115509345
- 條形碼：9787115509345 ; 978-7-115-50934-5
- 裝幀：簡裝本
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué) 本書特色
《深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)》基于豐富的圖示和具體示例，通俗易懂地介紹了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的數(shù)學(xué)知識。第1章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概況；第2章介紹理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識；第3章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的*化；第4章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和誤差反向傳播法；第5章介紹深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。書中使用Excel進(jìn)行理論驗證，幫助讀者直觀地體驗深度學(xué)習(xí)的原理。
深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué) 內(nèi)容簡介
一本書掌握深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識！
結(jié)合235幅插圖和大量示例
基于Excel實踐，直擊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(fù)說明，通俗易懂。
2.結(jié)合Excel實踐
書中使用Excel進(jìn)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(xué)習(xí)。
3.只需基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)知識
適合數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱的深度學(xué)習(xí)初學(xué)者閱讀，有一定基礎(chǔ)的讀者也可以通過本書加深理解。
深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué) 目錄
第1 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想
1 - 1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí) 2
1 - 2 神經(jīng)元工作的數(shù)學(xué)表示 6
1 - 3 激活函數(shù)：將神經(jīng)元的工作一般化 12
1 - 4 什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 18
1 - 5 用惡魔來講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 23
1 - 6 將惡魔的工作翻譯為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言 31
1 - 7 網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 36
第2 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2 - 1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的函數(shù) 40
2 - 2 有助于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)列和遞推關(guān)系式 46
2 - 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)常用到的Σ符號 51
2 - 4 有助于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的向量基礎(chǔ) 53
2 - 5 有助于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矩陣基礎(chǔ) 61
2 - 6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)數(shù)基礎(chǔ) 65
2 - 7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏導(dǎo)數(shù)基礎(chǔ) 72
2 - 8 誤差反向傳播法必需的鏈?zhǔn)椒▌t 76
2 - 9 梯度下降法的基礎(chǔ)：多變量函數(shù)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(yōu)化問題和回歸分析 94
第3 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的*優(yōu)化
3 - 1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和變量 102
3 - 2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變量的關(guān)系式 111
3 - 3 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和正解 114
3 - 4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代價函數(shù) 119
3 - 5 用Excel體驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 127
第4 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和誤差反向傳播法
4 - 1 梯度下降法的回顧 134
4 - 2 神經(jīng)單元誤差 141
4 - 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和誤差反向傳播法 146
4 - 4 用Excel體驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播法 153
第5 章 深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5 - 1 小惡魔來講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 168
5 - 2 將小惡魔的工作翻譯為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言 174
5 - 3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變量關(guān)系式 180
5 - 4 用Excel體驗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 193
5 - 5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和誤差反向傳播法 200
5 - 6 用Excel體驗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播法 212
附錄
A 訓(xùn)練數(shù)據(jù)（1） 222
B 訓(xùn)練數(shù)據(jù)（2） 223
C 用數(shù)學(xué)式表示模式的相似度 225
1 - 1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí) 2
1 - 2 神經(jīng)元工作的數(shù)學(xué)表示 6
1 - 3 激活函數(shù)：將神經(jīng)元的工作一般化 12
1 - 4 什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 18
1 - 5 用惡魔來講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 23
1 - 6 將惡魔的工作翻譯為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言 31
1 - 7 網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 36
第2 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2 - 1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的函數(shù) 40
2 - 2 有助于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)列和遞推關(guān)系式 46
2 - 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)常用到的Σ符號 51
2 - 4 有助于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的向量基礎(chǔ) 53
2 - 5 有助于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矩陣基礎(chǔ) 61
2 - 6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)數(shù)基礎(chǔ) 65
2 - 7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏導(dǎo)數(shù)基礎(chǔ) 72
2 - 8 誤差反向傳播法必需的鏈?zhǔn)椒▌t 76
2 - 9 梯度下降法的基礎(chǔ)：多變量函數(shù)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(yōu)化問題和回歸分析 94
第3 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的*優(yōu)化
3 - 1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和變量 102
3 - 2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變量的關(guān)系式 111
3 - 3 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和正解 114
3 - 4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代價函數(shù) 119
3 - 5 用Excel體驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 127
第4 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和誤差反向傳播法
4 - 1 梯度下降法的回顧 134
4 - 2 神經(jīng)單元誤差 141
4 - 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和誤差反向傳播法 146
4 - 4 用Excel體驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播法 153
第5 章 深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5 - 1 小惡魔來講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) 168
5 - 2 將小惡魔的工作翻譯為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言 174
5 - 3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變量關(guān)系式 180
5 - 4 用Excel體驗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 193
5 - 5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和誤差反向傳播法 200
5 - 6 用Excel體驗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播法 212
附錄
A 訓(xùn)練數(shù)據(jù)（1） 222
B 訓(xùn)練數(shù)據(jù)（2） 223
C 用數(shù)學(xué)式表示模式的相似度 225
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深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué) 作者簡介
涌井良幸（作者）
1950年生于東京，畢業(yè)于東京教育大學(xué)（現(xiàn)筑波大學(xué)）數(shù)學(xué)系，現(xiàn)為自由職業(yè)者。著有《用Excel學(xué)深度學(xué)習(xí)》（合著）、《統(tǒng)計學(xué)有什么用？》等。
涌井貞美（作者）
1952年生于東京，完成東京大學(xué)理學(xué)系研究科碩士課程，現(xiàn)為自由職業(yè)者。著有《用Excel學(xué)深度學(xué)習(xí)》（合著）、《圖解貝葉斯統(tǒng)計入門》等。
楊瑞龍（譯者）
1982年生，2008年北京大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院碩士畢業(yè)，軟件開發(fā)者，從事軟件行業(yè)10年。2013年～2016年赴日工作3年，從2016年開始在哆嗒數(shù)學(xué)網(wǎng)公眾號發(fā)表《數(shù)學(xué)上下三萬年》等多篇翻譯作品。
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