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深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)
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《深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)》基于豐富的圖示和具體示例，通俗易懂地介紹了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的數(shù)學(xué)知識。第1章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概況；第2章介紹理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識；第3章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)化；第4章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和誤差反向傳播法；第5章介紹深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。書中使用Excel進行理論驗證，幫助讀者直觀地體驗深度學(xué)習(xí)的原理。
目錄(47章)
倒序
- 封面
- 版權(quán)信息
- 版權(quán)聲明
- 前言
- 本書的使用說明
- Excel 示例文件的下載
- 第 1 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想
- 1-1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)
- 1-2 神經(jīng)元工作的數(shù)學(xué)表示
- 1-3 激活函數(shù)：將神經(jīng)元的工作一般化
- 1-4 什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 1-5 用惡魔來講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
- 1-6 將惡魔的工作翻譯為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言
- 1-7 網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 第 2 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
- 2-1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的函數(shù)
- 2-2 有助于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)列和遞推關(guān)系式
- 2-3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)常用到的∑符號
- 2-4 有助于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的向量基礎(chǔ)
- 2-5 有助于理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矩陣基礎(chǔ)
- 2-6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)數(shù)基礎(chǔ)
- 2-7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的偏導(dǎo)數(shù)基礎(chǔ)
- 2-8 誤差反向傳播法必需的鏈式法則
- 2-9 梯度下降法的基礎(chǔ)：多變量函數(shù)的近似公式
- 2-10 梯度下降法的含義與公式
- 2-11 用 Excel 體驗梯度下降法
- 2-12 最優(yōu)化問題和回歸分析
- 第 3 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)化
- 3-1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)和變量
- 3-2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變量的關(guān)系式
- 3-3 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)和正解
- 3-4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代價函數(shù)
- 3-5 用 Excel 體驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 第 4 章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和誤差反向傳播法
- 4-1 梯度下降法的回顧
- 4-2 神經(jīng)單元誤差
- 4-3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和誤差反向傳播法
- 4-4 用 Excel 體驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播法
- 第 5 章 深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 5-1 小惡魔來講解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
- 5-2 將小惡魔的工作翻譯為卷積神
- 5-3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變量關(guān)系式
- 5-4 用 Excel 體驗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
- 5-5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和誤差反向傳播法
- 5-6 用 Excel 體驗卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播法
- 附錄
- 看完了 更新時間：2020-01-10 15:35:03
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