[图灵程序设计丛书].深度学习的数学

内容简介

本书旨在帮助读者理解深度学习的数学基础，通过直观的解释和丰富的图示，逐步讲解深度学习中的数学概念和原理。

书中内容包括线性代数、微积分、概率论等基础知识，并结合实际案例，帮助读者将数学知识应用到深度学习的实践中。

适合对深度学习感兴趣的初学者，以及希望深入理解深度学习数学原理的读者。

作译者简介
本书的使用说明
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第1章　神经网络的思想
    1-1　神经网络和深度学习
    1-2　神经元工作的数学表示
    1-3　激活函数：将神经元的工作一般化
    1-4　什么是神经网络
    1-5　用恶魔来讲解神经网络的结构
    1-6　将恶魔的工作翻译为神经网络的语言
    1-7　网络自学习的神经网络
第2章　神经网络的数学基础
    2-1　神经网络所需的函数
    2-2　有助于理解神经网络的数列和递推关系式
    2-3　神经网络中经常用到的Σ符号
    2-4　有助于理解神经网络的向量基础
    2-5　有助于理解神经网络的矩阵基础
    2-6　神经网络的导数基础
    2-7　神经网络的偏导数基础
    2-8　误差反向传播法必需的链式法则

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