深度学的数学 网络技术 ()涌井良幸,()涌井贞美 新华正版
一本书掌握深度学的数学基础知识
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作者()涌井良幸,()涌井贞美
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115509345
出版时间2019-05
版次1
装帧平装
开本16开
页数225页
字数210千字
定价69元
货号xhwx_1201870625
上书时间2023-12-22
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商品详情
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目录：
章神经网络的思想
1-1神经网络和深度学2
1-2神经元工作的数学表示6
1-3激活函数：将神经元的工作一般化12
1-4什么是神经网络18
1-5用恶魔来讲解神经网络的结构23
1-6将恶魔的工作翻译为神经网络的语言31
1-7网络自学的神经网络36
第2章神经网络的数学基础
2-1神经网络所需的函数40
2-2有助于理解神经网络的数列和递推关系式46
2-3神经网络中经常用到的σ符号51
2-4有助于理解神经网络的向量基础53
2-5有助于理解神经网络的矩阵基础61
2-6神经网络的导数基础65
2-7神经网络的偏导数基础72
2-8误差反向传播必需的链式则76
2-9梯度下降的基础：多变量函数的近似公式80
2-10梯度下降的含义与公式83
2-11用excel体验梯度下降91
2-12很优化问题和回归分析94
第3章神经网络的很优化
3-1神经网络的参数和变量102
3-2神经网络的变量的关系式111
3-3学数据和正解114
3-4神经网络的代价函数119
3-5用excel体验神经网络127
第4章神经网络和误差反向传播
4-1梯度下降的回顾134
4-2神经单元误差141
4-3神经网络和误差反向传播146
4-4用excel体验神经网络的误差反向传播153
第5章深度学和卷积神经网络
5-1小恶魔来讲解卷积神经网络的结构168
5-2将小恶魔的工作翻译为卷积神经网络的语言174
5-3卷积神经网络的变量关系式180
5-4用excel体验卷积神经网络193
5-积神经网络和误差反向传播200
5-6用excel体验卷积神经网络的误差反向传播212
附录
a训练数据（1）222
b训练数据（2）223
c用数学式表示模式的相似度225
内容简介：
深度学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相关的数学知识。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章介绍神经网络的很优化；第4章介绍神经网络和误差反向传播；第5章介绍深度学和卷积神经网络。书中使用excel进行理论验证，帮助读者直观地体验深度学的。
作者简介：
涌井良幸：1950年生于东京，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（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（合著）、图解贝叶斯统计入门等。杨瑞龙：1982年生，2008年北京大学数学科学学院硕士，软件开发者，从事软件行业10年。2013年~2016年赴工作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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