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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:9780637358939
    • 版权提供:人民邮电出版社

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    深度学习的数学

    作  者:(日)涌井良幸,(日)涌井贞美 著 杨瑞龙 译
    定  价:69
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2019年05月01日
    页  数:225
    装  帧:平装
    ISBN:9787115509345

     

    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误差反向传播法必需的链式法则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很优化问题和回归分析94
    第3章神经网络的很优化
    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

    内容简介

    《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章介绍神经网络的很优化;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。

    (日)涌井良幸,(日)涌井贞美 著 杨瑞龙 译

    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。
    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。

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