作者简介:
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。
译者简介:
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。
发表于2024-11-17
深度学习的数学 2024 pdf epub mobi 电子书
对于小白来说,想快速入门的话,这是深度学习入门最好的书籍,没有之一。浅显易懂,书中有大量插图。有高等数学基础看起来就不困难。之前看过不少教程,要么花很长时间讲原理,还么原理一带而过。这本书用最短的时间讲清了原理。真棒。 对于小白来说,想快速入门的话,这是深度...
评分偏导。链式法则。 梯度下降法求多元函数的最小值。拉格朗日乘数法。 误差反向传播法确定神经网络的权重和偏置。特点是将繁杂的导数计算替换为数列的递推关系式,而提供这些递推关系式的就是名为神经单元误差(error)的变量。 利用代价函数求最优化问题。 卷积神经网络。隐藏层是...
评分日本生活曾给我了很多文化休克,这本书给我体现得淋漓尽致: - 对Excel的病态热爱:他们可以用Excel做一切事情,在Excel上模拟神经网络,在Excel上画画,在Excel上做蒙特卡洛模拟,在Excel上填写学生签证申请……日本人对于自己的国家有很多美誉,色彩之国啦,诸如此类,但其实...
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图书标签: 深度学习 数学 机器学习 神经网络 计算机 很详尽的入门书 数据分析 计算科学
《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。
我感觉自己以后学会系统性表述可以赚不少钱
评分神经网络运用的数学理论是非常简单的,基本上是比较基础的数学知识。然而,很多文献大量使用公式和专业术语,令人难以看透神经网络的本质,这对于今后人工智能的发展是莫大的不幸和障碍。本书作为人工智能的入门书,打破了这种障碍,让所有人都能够体会到神经网络的趣味性。是一本很友好的书,可读性很强!
评分Excel真是强大的直观的工具 但是其实看过Andrew Ng的那门入门课 这本书就不需要看了 基本内容都重叠的
评分这,不就是一本习题集么?
评分四五小时就能看完,跟着书就能把反向传播算法手撸一遍,东西不多但都是干货。书里激活函数是sigmoid,推荐还是照葫芦画瓢自己用ReLU自己再撸一遍。
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