深度学习的数学读书介绍
| 类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
|---|---|---|---|---|---|
| 书籍 | 236页 | 8.9 | 2019 | 人民邮电出版社 |
| 定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
|---|---|---|---|
| 69.00元 | 2019-04-01 … | 2020-03-06 … | 95 |
主题/类型/题材/标签
深度学习,数学,机器学习,神经网络,计算机,数据分析,很详尽的入门书,计算科学,
作者
[日]涌井良幸 ISBN:9787115509345 原作名/别名:《》
内容和作者简介
深度学习的数学摘要
《深度学习的数学》基于丰富的图示和具体示例，通俗易懂地介绍了深度学习相关的数学知识。第1章介绍神经网络的概况；第2章介绍理解神经网络所需的数学基础知识；第3章介绍神经网络的最优化；第4章介绍神经网络和误差反向传播法；第5章介绍深度学习和卷积神经网络。书中使用Excel进行理论验证，帮助读者直观地体验深度学习的原理。
作者简介作者简介：
涌井良幸
1950年生于东京，毕业于东京教育大学（现筑波大学）数学系，现为自由职业者。著有《用Excel学深度学习》（合著）、《统计学有什么用？》等。
涌井贞美
1952年生于东京，完成东京大学理学系研究科硕士课程，现为自由职业者。著有《用Excel学深度学习》（合著）、《图解贝叶斯统计入门》等。
译者简介：
杨瑞龙（
1982年生，2008年北京大学数学科学学院硕士毕业，软件开发者，从事软件行业10年。2013年～2016年赴日工作3年，从2016年开始在哆嗒数学网公众号发表《数学上下三万年》等多篇翻译作品。
本书后续版本
未发行或暂未收录
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