基本信息

  • 出版社 : 人民邮电出版社有限公司; 第1版 (2019年5月1日)
  • 出版日期 : 2019年5月1日
  • 品牌 : 图灵社区
  • 语言 : 简体中文
  • 文件大小 : 61723 KB
  • 涌井良幸 (作者), 涌井贞美 (作者)
  • 下载格式:azw3、epub、mobi 、pdf

编辑推荐

一本书掌握深度学习的数学基础知识!

结合235幅插图和大量示例
基于Excel实践,直击神经网络根本原理

1.图文直观
穿插235幅插图和大量具体示例讲解,对易错点、重点反复说明,通俗易懂。
2.结合Excel实践
书中使用Excel进行理论验证,读者可下载随书附带的Excel示例文件,亲自动手操作,直观地体验深度学习。
3.只需基础的数学知识
适合数学基础薄弱的深度学习初学者阅读,有一定基础的读者也可以通过本书加深理解。

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*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。

作者简介

涌井良幸(作者)
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(作者)
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(译者)
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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