深度学习的数学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
作者简介：
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。
译者简介：
杨瑞龙（
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。
- 深度学习
- 数学
- 机器学习
- 神经网络
- 计算机
- 很详尽的入门书
- 数据分析
- 计算科学
《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。
具体描述
读后感
偏导。链式法则。 梯度下降法求多元函数的最小值。拉格朗日乘数法。 误差反向传播法确定神经网络的权重和偏置。特点是将繁杂的导数计算替换为数列的递推关系式，而提供这些递推关系式的就是名为神经单元误差(error)的变量。 利用代价函数求最优化问题。 卷积神经网络。隐藏层是...
评分日本生活曾给我了很多文化休克，这本书给我体现得淋漓尽致： - 对Excel的病态热爱：他们可以用Excel做一切事情，在Excel上模拟神经网络，在Excel上画画，在Excel上做蒙特卡洛模拟，在Excel上填写学生签证申请……日本人对于自己的国家有很多美誉，色彩之国啦，诸如此类，但其实...
评分对于小白来说，想快速入门的话，这是深度学习入门最好的书籍，没有之一。浅显易懂，书中有大量插图。有高等数学基础看起来就不困难。之前看过不少教程，要么花很长时间讲原理，还么原理一带而过。这本书用最短的时间讲清了原理。真棒。 对于小白来说，想快速入门的话，这是深度...
评分对于小白来说，想快速入门的话，这是深度学习入门最好的书籍，没有之一。浅显易懂，书中有大量插图。有高等数学基础看起来就不困难。之前看过不少教程，要么花很长时间讲原理，还么原理一带而过。这本书用最短的时间讲清了原理。真棒。 对于小白来说，想快速入门的话，这是深度...
评分偏导。链式法则。 梯度下降法求多元函数的最小值。拉格朗日乘数法。 误差反向传播法确定神经网络的权重和偏置。特点是将繁杂的导数计算替换为数列的递推关系式，而提供这些递推关系式的就是名为神经单元误差(error)的变量。 利用代价函数求最优化问题。 卷积神经网络。隐藏层是...
用户评价
神经网络算法的基本数学原理。个人感觉用Excel来操作挺多余的，主要是为了展示算法的迭代计算。核心思想并不复杂。可以作为初步了解神经网络算法的数学原理的入门。
评分Excel真是强大的直观的工具 但是其实看过Andrew Ng的那门入门课 这本书就不需要看了 基本内容都重叠的
评分这个对我而言确实太过于简单了
评分那个什么小恶魔这种东西毫无意义，但是讲梯度下降和误差反向传播这个讲的比较清楚和简单版
评分通俗易懂。。。不过比喻好像毫无意义，，，///书名和内容并非强相关
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