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。
本书适合对深度学习感兴趣、想要从事深度学习相关研究,但是对深度学习和神经网络相关数学知识感到棘手的读者阅读。
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一本书掌握深度学习的基础数学!
1、步步引导,对话形式好理解
延续前作《白话机器学习的数学》有趣、易懂、不枯燥的讲解风格
2、层层拆解,复杂公式看得懂
详细分析神经网络的数学表达式,逐个讲解上下标的含义
3、通过Python编程实现神经网络
通过实践加深对数学知识的理解,示例代码均可下载
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。
本书适合对深度学习感兴趣、想要从事深度学习相关研究,但是对深度学习和神经网络相关数学知识感到棘手的读者阅读。