内容简介
《深度学习的数学》由涌井良幸和涌井贞美合著,深入浅出地介绍了深度学习背后的数学原理。本书从基础的数学知识入手,逐步引导读者理解深度学习中的核心概念和算法。
书中内容涵盖了线性代数、微积分、概率论等数学知识,并通过丰富的实例和图表,帮助读者更好地掌握这些数学工具在深度学习中的应用。
无论是初学者还是有一定基础的读者,都能从本书中获得宝贵的知识和启发。
目录
本书的使用说明
Excel 示例文件的下载
第 1 章 神经网络的思想
第 2 章 神经网络的数学基础
第 3 章 神经网络的最优化
第 4 章 神经网络和误差反向传播法
第 5 章 深度学习和卷积神经网络
附录
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第 1 章 神经网络的思想
第 2 章 神经网络的数学基础
第 3 章 神经网络的最优化
第 4 章 神经网络和误差反向传播法
第 5 章 深度学习和卷积神经网络
附录
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