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Excel & AI數據計算處理與分析之深度學習(人工智慧與電子錶格的超完美結合雙色印刷)

  • 作者：(日)涌井良幸//涌井貞美|責編:張軍|譯者:朱立坤
  • 出版社：中國青年
  • ISBN：9787515361611
  • 出版日期：2021/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：207
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書通過Excel讀者介紹構成深度學習的基礎——卷積神經網路的結構。示例文件可在Excel 2013、2016中運行。
    為了更好地解釋卷積神經網路的結構，本書使用了很多圖表與示例。書中難免出現不嚴謹之處，敬請讀者見諒。
    深度學習的領域非常廣泛，而本書僅介紹如何利用階層型神經網路與卷積神經網路(CNN)識別圖像。
    本書作為「有教師學習」用書，與「無教師學習」和「強化學習」的入門教材相比，具有更高的專業性。
    激活函數以Sigrnoid函數為主。
    AI著作之所以難以理解，原因之一就是各類著作中使用的變數符號不統一。在參考市面上各種著作的基礎上，本書力爭使用具有最大兼容性的變數符號進行說明。
    理解本書需要具有一定的Excel基礎。第2章重點介紹Excel的相關內容，有需要的讀者可以參考。
作者介紹
(日)涌井良幸//涌井貞美|責編:張軍|譯者:朱立坤
目錄
前言
關於本書
關於下載Excel示例文件
第1章  初步了解深度學習
  01.卷積神經網路結構概要
  02.Al與深度學習
第2章  Excel的要習與應用
  01.七個Excel函數
  02.Excel引用形式
  03.Excel規劃求解的使用方法
  04.回歸分析與最優化問題
第3章  神經元模型
  01.神經細胞的功能
  02.神經細胞功能的公式形式
  03.人工神經元與個性化函數
  04.從階躍函數到Sigmoid函數
第4章  神經網路結構
  01.如何讀取神經網路結構
  02.神經網路如何識別手寫文字
  03.使用訓練數據計算神經網路的輸出值
  04.正確答案與輸出值之間的誤差
  05.神經網路的目標函數
  06.優化神經網路
  07.解釋最優化參數
  08.測試神經網路
  09.神經網路在現實手寫文字中的應用
第5章  卷積神經網路結構
  01.如何讀取卷積神經網路結構
  02.卷積神經網路如何識別手寫文字
  03.卷積神經網路的輸入層
  04.為卷積神經網路設置特異卷積層
  05.卷積神經網路的池化層
  06.卷積神經網路的輸出層
  07.正確答案與輸出值之間的誤差
  08.卷積神經網路的目標函數
  09.卷積神經網路的最優化
  10.解釋最優化參數
  11.測試卷積神經網路
  12.負值參數
  13.更改隱藏層激活函數
附錄
  A  訓練數據(1)
  B  訓練數據(2)
  C  規劃求解的安裝說明
  D  用公式表示結構的相似度
索引

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