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深度学习的数学 2025 pdf epub mobi 电子书

深度学习的数学
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深度学习的数学 2025 pdf epub mobi 电子书 著者简介

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。

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发表于2025-01-22

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深度学习的数学 电子书 读后感

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...  

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...

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出版者:人民邮电出版社
作者:[日]涌井良幸
出品人:图灵教育
页数:236
译者:杨瑞龙
出版时间:2019-4
价格:69.00元
装帧:平装
isbn号码:9787115509345
丛书系列:

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 2025 pdf epub mobi 电子书 图书描述

《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。

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深度学习的数学 2025 pdf epub mobi 用户评价

评分☆☆☆☆☆

好的入门书就该这么写啊，而且别以为看上去简单就真的很浅。

评分☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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。

评分☆☆☆☆☆

很适合入门

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。

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