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2024-12-19
深度学习的数学 2024 pdf epub mobi 电子书
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...
评分对于小白来说,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...
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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。
优点:书很薄,注重细节,大量图示方便理解记忆。 缺点:数学公式太多,容易让人产生困惑。亮点:excel验证法。 总结:作为入门书,对于理解深度学习可以一读。
评分讲的有点浅,入门看一下就行了。
评分真的入门级,简单到我觉得不应该出书。 Excel只能说是亮点,但不是优点。
评分我感觉自己以后学会系统性表述可以赚不少钱
评分讲的有点浅,入门看一下就行了。
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