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  • [M]深度学习的数学——使用PYTHON语言-9787115607775
  • 本书获得了众多专家的推荐或权威评价,许多业内人士和读者纷纷表示它是一部不可错过的佳作。
    • 作者: 罗纳德·T.纽塞尔著 | 无编
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2024-02
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    • 作者: 罗纳德·T.纽塞尔著| 无编
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2024-02
    • 页数:无
    • ISBN:9787115607775
    • 版权提供:人民邮电出版社
    要真正理解深度学习的力量,就需要掌握其背后的数学概念。本书介绍概率论、统计学、线性代数和微分的相关知识——它们是成功将深度学习投入实践的基础。
    本书采用Python验证和手动推算的方式作为示例,缩小了数学概念与其在深度学习中的应用之间的差距。本书从贝叶斯定理等基础知识开始,逐步进入更高级的概念,如使用向量、矩阵和梯度训练神经网络。读者将在探索和实现反向传播与梯度下降时综合使用这些知识,而正是反向传播、梯度下降这些基础算法促成了Al革命。
    本书主要内容:
    ●借助统计学知识理解数据集、评估模型;
    ●理解和应用概率论中的规则;
    ●在神经网络中借助向量和矩阵操作数据流;
    ●借助线性代数实现主成分分析和奇异值分解;
    ●实现基于梯度的优化技术,如RMSprop、Adagrad、Adam等。
    打牢深度学习数学基础,解锁人工智能应用技能!

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