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深度学习的数学 人民邮电出版社书籍详细信息
- ISBN：9787115509345
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2019-05
- 页数：236
- 价格：44.40
- 纸张：轻型纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
寄语：
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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。
书籍目录：
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
作者介绍：
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。
出版社信息：
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书籍摘录：
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原文赏析：
对于生命来说，神经元忽略微小的输入信号，这是十分重要的。反之，如果神经元对于任何微小的信号都变得兴奋，神经系统就将“情绪不稳定”。
实际的神经网络需要处理更多变量的二次函数。
其它内容：
编辑推荐
书籍介绍
《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章介绍神经网络的最优化；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。
书籍真实打分
故事情节：7分
人物塑造：6分
主题深度：3分
文字风格：4分
语言运用：8分
文笔流畅：7分
思想传递：7分
知识深度：6分
知识广度：4分
实用性：4分
章节划分：9分
结构布局：6分
新颖与独特：3分
情感共鸣：7分
引人入胜：4分
现实相关：5分
沉浸感：4分
事实准确性：3分
文化贡献：4分
网站评分
书籍多样性：8分
书籍信息完全性：3分
网站更新速度：9分
使用便利性：5分
书籍清晰度：6分
书籍格式兼容性：4分
是否包含广告：6分
加载速度：8分
安全性：3分
稳定性：9分
搜索功能：7分
下载便捷性：4分
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