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白话深度学习的数学

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《白话深度学习的数学》([日]立石贤吾) 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。

作品简介

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。

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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