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深度學習的數學

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內容簡介

《深度學習的數學》基於豐富的圖示和具體示例,通俗易懂地介紹了深度學習相關的數學知識。第1章介紹神經網路的概況;第2章介紹理解神經網路所需的數學基礎知識;第3章介紹神經網路的最優化;第4章介紹神經網路和誤差反向傳播法;第5章介紹深度學習和卷積神經網路。書中使用Excel進行理論驗證,幫助讀者直觀地體驗深度學習的原理。


 

作者介紹

涌井良幸(作者)1950年生於東京,畢業於東京教育大學(現筑波大學)數學系,現為自由職業者。著有《用Excel學深度學習》(合著)、《統計學有什麼用?》等。涌井貞美(作者)1952年生於東京,完成東京大學理學系研究科碩士課程,現為自由職業者。著有《用Excel學深度學習》(合著)、《圖解貝葉斯統計入門》等。
 

目錄

第1 章 神經網路的思想 
1 - 1 神經網路和深度學習 2 
1 - 2 神經元工作的數學表示 6 
1 - 3 啟動函數:將神經元的工作一般化 12 
1 - 4 什麼是神經網路 18 
1 - 5 用惡魔來講解神經網路的結構 23 
1 - 6 將惡魔的工作翻譯為神經網路的語言 31 
1 - 7 網路自學習的神經網路 36 

第2 章 神經網路的數學基礎 
2 - 1 神經網路所需的函數 40 
2 - 2 有助於理解神經網路的數列和遞推關係式 46 
2 - 3 神經網路中經常用到的Σ符號 51 
2 - 4 有助於理解神經網路的向量基礎 53 
2 - 5 有助於理解神經網路的矩陣基礎 61 
2 - 6 神經網路的導數基礎 65 
2 - 7 神經網路的偏導數基礎 72 
2 - 8 誤差反向傳播法必需的鏈式法則 76 
2 - 9 梯度下降法的基礎:多變數函數的近似公式 80 
2 - 10 梯度下降法的含義與公式 83 
2 - 11 用Excel 體驗梯度下降法 91 
2 - 12 最優化問題和回歸分析 94 

第3 章 神經網路的最優化 
3 - 1 神經網路的參數和變數 102 
3 - 2 神經網路的變數的關係式 111 
3 - 3 學習數據和正解 114 
3 - 4 神經網路的代價函數 119 
3 - 5 用Excel體驗神經網路 127 

第4 章 神經網路和誤差反向傳播法 
4 - 1 梯度下降法的回顧 134 
4 - 2 神經單元誤差 141 
4 - 3 神經網路和誤差反向傳播法 146 
4 - 4 用Excel體驗神經網路的誤差反向傳播法 153 

第5 章 深度學習和卷積神經網路 
5 - 1 小惡魔來講解卷積神經網路的結構 168 
5 - 2 將小惡魔的工作翻譯為卷積神經網路的語言 174 
5 - 3 卷積神經網路的變數關係式 180 
5 - 4 用Excel體驗卷積神經網路 193 
5 - 5 卷積神經網路和誤差反向傳播法 200 
5 - 6 用Excel體驗卷積神經網路的誤差反向傳播法 212 

附錄  
A 訓練數據(1) 222 
B 訓練數據(2) 223 
C 用數學式表示模式的相似度 225
 

詳細資料

  • ISBN:9787115509345
  • 規格:平裝 / 225頁 / 32k / 13 x 19 x 1 cm / 普通級 / 單色印刷 / 1-1
  • 出版地:大陸

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