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    • 作者: [日]涌井良幸著
    • 出版社: 人民邮电出版社
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    • 作者: [日]涌井良幸著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • ISBN:9788293886334
    • 版权提供:人民邮电出版社

             店铺公告

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    深度学习的数学
                定价 69.00
    出版社 人民邮电出版社
    版次 dy 版
    出版时间 2019年05月
    开本 大32开
    作者 [日]涌井良幸、涌井贞美
    装帧 平装
    页数 0
    字数 210000
    ISBN编码 9787115509345

     



    一本书掌握深度学习的数学基础知识!

    结合235幅插图和大量示例

    基于Excel实践,直击神经网络根本原理

    1.图文直观

    穿插235幅插图和大量具体示例讲解,对易错点、重点反复说明,通俗易懂。

    2.结合Excel实践

    书中使用Excel进行理论验证,读者可 随书附带的Excel示例文件,亲自动 作,直观地体验深度学习。

    3.只需基础的数学知识

    适合数学基础薄弱的深度学习初学者阅读,有一定基础的读者也可以通过本书加深理解。



    《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。dy 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 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。



    涌井良幸(作者) 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(作者) 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。 杨瑞龙(译者) 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。

    第 1 章 神经网络的思想  

    1 - 1 神经网络和深度学习 2  

    1 - 2 神经元工作的数学表示 6  

    1 - 3 激活函数:将神经元的工作一般化 12  

    1 - 4 什么是神经网络 18  

    1 - 5 用恶魔来讲解神经网络的结构 23  

    1 - 6 将恶魔的工作翻译为神经网络的语言 31  

    1 - 7 网络自学习的神经网络 36  

    第 2 章 神经网络的数学基础  

    2 - 1 神经网络所需的函数 40  

    2 - 2 有助于理解神经网络的数列和递推关系式 46  

    2 - 3 神经网络中经常用到的Σ符号 51  

    2 - 4 有助于理解神经网络的向量基础 53  

    2 - 5 有助于理解神经网络的矩阵基础 61  

    2 - 6 神经网络的导数基础 65  

    2 - 7 神经网络的偏导数基础 72  

    2 - 8 误差反向传播法 需的链式法则 76  

    2 - 9 梯度下降法的基础:多变量函数的近似公式 80  

    2 - 10 梯度下降法的含义与公式 83  

    2 - 11 用Excel 体验梯度下降法 91  

    2 - 12  优化问题和回归分析 94  

    第3 章 神经网络的 优化  

    3 - 1 神经网络的参数和变量 102  

    3 - 2 神经网络的变量的关系式 111  

    3 - 3 学习数据和正解 114  

    3 - 4 神经网络的代价函数 119  

    3 - 5 用Excel体验神经网络 127  

    第4 章 神经网络和误差反向传播法  

    4 - 1 梯度下降法的回顾 134  

    4 - 2 神经单元误差 141  

    4 - 3 神经网络和误差反向传播法 146  

    4 - 4 用Excel体验神经网络的误差反向传播法 153  

    第5 章 深度学习和卷积神经网络  

    5 - 1 小恶魔来讲解卷积神经网络的结构 168  

    5 - 2 将小恶魔的工作翻译为卷积神经网络的语言 174  

    5 - 3 卷积神经网络的变量关系式 180  

    5 - 4 用Excel体验卷积神经网络 193  

    5 - 5 卷积神经网络和误差反向传播法 200  

    5 - 6 用Excel体验卷积神经网络的误差反向传播法 212  

    附录   

    A 训练数据(1) 222  

    B 训练数据(2) 223  

    C 用数学式表示模式的相似度 225  

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