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電子電信技術 電腦技術 自動化基礎理論
 
 
 
 
深度學習的數學(配件另行下載)
 叢書名稱: 圖靈程序設計叢書
 作  者: (日)涌井良幸/(日)涌井貞美
 出版單位: 人民郵電
 出版日期: 2019.05
 進貨日期: 2019/9/4
 ISBN: 9787115509345
 開  本: 32 開    
 定  價: 518
 售  價: 311
  會 員 價: 311
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編輯推薦:

一本書掌握深度學習的數學基礎知識!

結合235幅插圖和大量示例
基於Excel實踐,直擊神經網路根本原理

1.圖文直觀
穿插235幅插圖和大量具體示例講解,對易錯點、重點反復說明,通俗易懂。
2.結合Excel實踐
書中使用Excel進行理論驗證,讀者可下載隨書附帶的Excel示例檔,親自動手操作,直觀地體驗深度學習。
3.只需基礎的數學知識
適合數學基礎薄弱的深度學習初學者閱讀,有一定基礎的讀者也可以通過本書加深理解。


內容簡介:

《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*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。


作者簡介:

湧井良幸(作者)
1950年生於東京,畢業于東京教育大學(現築波大學)數學系,現為自由職業者。著有《用Excel學深度學習》(合著)、《統計學有什麼用?》等。

湧井貞美(作者)
1952年生於東京,完成東京大學理學系研究科碩士課程,現為自由職業者。著有《用Excel學深度學習》(合著)、《圖解貝葉斯統計入門》等。

楊瑞龍(譯者)
1982年生,2008年北京大學數學科學學院碩士畢業,軟體發展者,從事軟體行業10年。2013年∼2016年赴日工作3年,從2016年開始在哆嗒數學網公眾號發表《數學上下三萬年》等多篇翻譯作品。


圖書目錄:

第 1 章 神經網路的思想
1 - 1 神經網路和深度學習 2
1 - 2 神經元工作的數學表示 6
1 - 3 啟動函數:將神經元的工作一般化 12
1 - 4 什麼是神經網路 18
1 - 5 用惡魔來講解神經網路的結構 23
1 - 6 將惡魔的工作翻譯為神經網路的語言 31
1 - 7 網路自學習的神經網路 36
第 2 章 神經網路的數學基礎
2 - 1 神經網路所需的函數 40
2 - 2 有助於理解神經網路的數列和遞推關係式 46
2 - 3 神經網路中經常用到的Σ符號 51
2 - 4 有助於理解神經網路的向量基礎 53
2 - 5 有助於理解神經網路的矩陣基礎 61
2 - 6 神經網路的導數基礎 65
2 - 7 神經網路的偏導數基礎 72
2 - 8 誤差反向傳播法必需的鏈式法則 76
2 - 9 梯度下降法的基礎:多變數函數的近似公式 80
2 - 10 梯度下降法的含義與公式 83
2 - 11 用Excel 體驗梯度下降法 91
2 - 12 最優化問題和回歸分析 94
第3 章 神經網路的最優化
3 - 1 神經網路的參數和變數 102
3 - 2 神經網路的變數的關係式 111
3 - 3 學習資料和正解 114
3 - 4 神經網路的代價函數 119
3 - 5 用Excel體驗神經網路 127
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 134
4 - 2 神經單元誤差 141
4 - 3 神經網路和誤差反向傳播法 146
4 - 4 用Excel體驗神經網路的誤差反向傳播法 153
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 168
5 - 2 將小惡魔的工作翻譯為卷積神經網路的語言 174
5 - 3 卷積神經網路的變數關係式 180
5 - 4 用Excel體驗卷積神經網路 193
5 - 5 卷積神經網路和誤差反向傳播法 200
5 - 6 用Excel體驗卷積神經網路的誤差反向傳播法 212
附錄
A 訓練資料(1) 222
B 訓練資料(2) 223
C 用數學式表示模式的相似度 225


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