深度学习的数学 在线电子书 图书标签: 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   

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讲得真的很浅，但是真的很易懂。有了大学数学基础就可以很好的入门，入门书就应该是这个亚子，而不是故弄玄虚忽忽悠悠讲一大堆有的没的。

讲的有点浅，入门看一下就行了。

真的入门级，简单到我觉得不应该出书。 Excel只能说是亮点，但不是优点。

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。

神经网络运用的数学理论是非常简单的，基本上是比较基础的数学知识。然而，很多文献大量使用公式和专业术语，令人难以看透神经网络的本质，这对于今后人工智能的发展是莫大的不幸和障碍。本书作为人工智能的入门书，打破了这种障碍，让所有人都能够体会到神经网络的趣味性。是一本很友好的书，可读性很强！

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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...

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