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《白话深度学习的数学》内容简介
本书通过想要学习深度学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，逐步讲解深度学习中实用的数学基础知识。内容涉及神经网络的结构、感知机、正向传播和反向传播，以及卷积神经网络。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程实现神经网络，加深读者对相关数学知识的理解。
《白话深度学习的数学》书籍信息摘要
《白话深度学习的数学》内容简介与阅读建议，作者 [日]立石贤吾，科技技术，2023年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：深度学习、数学基础、Python编程、计算机类。
- 作者：[日]立石贤吾
- 分类：科技技术
- 出版年份：2023
- 出版社：人民邮电出版社
- 页数：339 页
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《白话深度学习的数学》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。 评分 8.7 可作为选书参考。
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目录
- 第 1章 神经网络入门 1
- 1.1 对神经网络的兴趣 2
- 1.2 神经网络所处的位置 4
- 1.3 关于神经网络 6
- 1.4 神经网络能做的事情 13
- 1.5 数学与编程 20
- 专栏 神经网络的历史 23
- 第 2章 学习正向传播 29
展开全部（共 77 章节）
- 2.1 先来学习感知机 30
- 2.2 感知机的工作原理 32
- 2.3 感知机和偏置 35
- 2.4 使用感知机判断图像的长边 38
- 2.5 使用感知机判断图像是否为正方形 41
- 2.6 感知机的缺点 44
- 2.7 多层感知机 48
- 2.8 使用神经网络判断图像是否为正方形 52
- 2.9 神经网络的权重 55
- 2.10 激活函数 66
- 2.11 神经网络的表达式 69
- 2.12 正向传播 74
- 2.13 神经网络的通用化 80
- 专栏 激活函数到底是什么 83
- 第3章 学习反向传播 89
- 3.1 神经网络的权重和偏置 90
- 3.2 人的局限性 92
- 3.3 误差 95
- 3.4 目标函数 100
- 3.5 梯度下降法 107
- 3.6 小技巧：德尔塔 119
- 3.7 德尔塔的计算 130
- 3.7.1 输出层的德尔塔 130
- 3.7.2 隐藏层的德尔塔 134
- 3.8 反向传播 141
- 专栏 梯度消失到底是什么 145
- 第4章 学习卷积神经网络 151
- 4.1 擅长处理图像的卷积神经网络 152
- 4.2 卷积过滤器 154
- 4.3 特征图 162
- 4.4 激活函数 165
- 4.5 池化 167
- 4.6 卷积层 168
- 4.7 卷积层的正向传播 176
- 4.8 全连接层的正向传播 186
- 4.9 反向传播 190
- 4.9.1 卷积神经网络的反向传播 190
- 4.9.2 误差 192
- 4.9.3 全连接层的更新表达式 197
- 4.9.4 卷积过滤器的更新表达式 201
- 4.9.5 池化层的德尔塔 205
- 4.9.6 与全连接层相连的卷积层的德尔塔 207
- 4.9.7 与卷积层相连的卷积层的德尔塔 212
- 4.9.8 参数的更新表达式 217
- 专栏 交叉熵到底是什么 221
- 第5章 实现神经网络 227
- 5.1 使用Python 实现 228
- 5.2 判断长宽比的神经网络 229
- 5.2.1 神经网络的结构 232
- 5.2.2 正向传播 234
- 5.2.3 反向传播 239
- 5.2.4 训练 244
- 5.2.5 小批量 250
- 5.3 手写数字的图像识别与卷积神经网络 255
- 5.3.1 准备数据集 257
- 5.3.2 神经网络的结构 263
- 5.3.3 正向传播 266
- 5.3.4 反向传播 278
- 5.3.5 训练 286
- 专栏 后话 297
- 附录
- A.1 求和符号 302
- A.2 微分 303
- A.3 偏微分 307
- A.4 复合函数 310
- A.5 向量和矩阵 312
- A.6 指数与对数 316
- A.7 Python 环境搭建 319
- A.8 Python 基础知识 322
合规获取说明
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常见问题
《白话深度学习的数学》适合谁读？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。 评分 8.7 可作为选书参考。
《白话深度学习的数学》阅读难度高吗？
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《白话深度学习的数学》纸质书值得买吗？
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《白话深度学习的数学》哪个版本更适合？
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在哪里可以合法获取《白话深度学习的数学》？
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