深度学习的数学
follow link 作者: [日]涌井良幸 / [日]涌井贞美
enter site 标题: 深度学习的数学
follow 译者: 杨瑞龙
http://rosemontresidences.com/unfurnished-floor-plans.html 出版年: 2019-4
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。
内容介绍
《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。
作者介绍
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。
电子书信息
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