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深度學習的數學/圖靈程序設計叢書

  • 作者：(日)涌井良幸//涌井貞美|譯者:楊瑞龍
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115509345
  • 出版日期：2019/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：225
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    《深度學習的數學》基於豐富的圖示和具體示例，通俗易懂地介紹了深度學習相關的數學知識。第1章介紹神經網路的概況；第2章介紹理解神經網路所需的數學基礎知識；第3章介紹神經網路的最優化；第4章介紹神經網路和誤差反向傳播法；第5章介紹深度學習和卷積神經網路。書中使用Excel進行理論驗證，幫助讀者直觀地體驗深度學習的原理。
作者介紹
(日)涌井良幸//涌井貞美|譯者:楊瑞龍
目錄
第1章  神經網路的思想
  1.1 神經網路和深度學習
  1.2 神經元工作的數學表示
  1.3 激活函數：將神經元的工作一般化
  1.4 什麼是神經網路
  1.5 用惡魔來講解神經網路的結構
  1.6 將惡魔的工作翻譯為神經網路的語言
  1.7 網路自學習的神經網路
第2章  神經網路的數學基礎
  2.1 神經網路所需的函數
  2.2 有助於理解神經網路的數列和遞推關係式
  2.3 神經網路中經常用到的Σ符號
  2.4 有助於理解神經網路的向量基礎
  2.5 有助於理解神經網路的矩陣基礎
  2.6 神經網路的導數基礎
  2.7 神經網路的偏導數基礎
  2.8 誤差反向傳播法必需的鏈式法則
  2.9 梯度下降法的基礎：多變數函數的近似公式
  2.10 梯度下降法的含義與公式
  2.11 用Excel體驗梯度下降法
  2.12 最優化問題和回歸分析
第3章  神經網路的最優化
  3.1 神經網路的參數和變數
  3.2 神經網路的變數的關係式
  3.3 學習數據和正解
  3.4 神經網路的代價函數
  3.5 用Excel體驗神經網路
第4章  神經網路和誤差反向傳播法
  4.1 梯度下降法的回顧
  4.2 神經單元誤差
  4.3 神經網路和誤差反向傳播法
  4.4 用Excel體驗神經網路的誤差反向傳播法
第5章  深度學習和卷積神經網路
  5.1 小惡魔來講解卷積神經網路的結構
  5.2 將小惡魔的工作翻譯為卷積神經網路的語言
  5.3 卷積神經網路的變數關係式
  5.4 用Excel體驗卷積神經網路
  5.5 卷積神經網路和誤差反向傳播法
  5.6 用Excel體驗卷積神經網路的誤差反向傳播法
附錄
  A訓練數據（1）
  B訓練數據（2）
  C用數學式表示模式的相似度

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