深度學習的數學

內容簡介

《深度學懂跨淋習的數學》基於豐富的圖示和具體示例，通俗易懂地介紹了深度學習相關的數學知識。第1章介紹神經網路的概況；第2章介紹理解神經網路所需的數紋騙虹騙囑去學基礎知識；第3章介紹神經網路的最最佳化；第4章介紹神經網路和誤差反向傳播法；第5章介紹深度學習和卷積神經網路。書中使用Excel進行理論驗證，幫助讀者直觀地體驗深度學習的原理。

圖書目錄

第 1 章　神經網路的思想

1　- 1 神經網路和深度學習　2

1　- 2 神經元工作的數學表示　6

1　- 3 激活函式：將神經元晚殃勸辨的工作一般化　危尋頌榜晚12

1　- 4 什麼是神經網路　18

1　- 5 用惡魔來講解神經網路的結構　23

1　- 6 將惡魔的工作翻譯為神經網路的語言　31

1　- 7 網路自學習的神經網路　36

第　2 章神經網路的數學基礎

2　- 1 神經網路所需的函式　40

2　- 2 有助於理解神經網路的數列和遞推關係式　46

2　- 3 神經網路中經常用到的Σ符號　51

2　- 4 有助於理解神經網路的向量基礎　53

2　- 5 有助於理解神經網路的矩陣基礎　61

2　- 6 神經網路的導數基礎　65

2　- 7 神經網路的偏導數基礎　72

2　- 8 誤差反向傳播法必需的鏈式法則　76

2　- 9 梯度下降法的基礎：多變數函式的近似公式　80

2　- 10 梯度下降法的含義與公式　83

2　- 11 用Excel 體驗梯度下降法　91

2　- 12 最最佳化問題和回歸分析　94

第3　章神經網路的最最佳化

3　- 1 神經網路的參數和變數　102

3　- 2 神經網路的變數的關係式　111

3　- 3 學習數據和正解　114

3　- 4 神經網路的代價函式　119

3　- 5 用Excel體驗神經網路　127

第4　章神經網路和誤差反向傳播法

4　- 1 梯度下降法的回顧　134

4　- 2 神經單元誤差　141

4　- 3 神經網路和誤差反向傳播法　146

4　- 4 用Excel體驗神經網路的誤差反向傳和棵試檔播法　153

第5　章深度學習和卷積神經網路

5　- 1 小惡魔來講解卷積神經網路的結構　168

5　- 2 將小惡魔的工作翻譯為卷積神經網路的語言　174

5　- 3 卷積神經網路的變數關係式　180

5　- 4 用Excel體驗卷積神經網路　193

5　- 5 卷積神經網路和誤差反向傳播法　200

5　- 6 用Excel體驗卷積神經網路的誤差反向傳播法　212

附錄

A　訓練數據（1）　222

B　訓練數據（2）　223

C　用數學式表示模式的相似度　225

深度學習的數學

基本介紹

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