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《深度学习的数学》涌井良幸 & 涌井贞美【文字版_PDF电子书_推荐】

内容简介：

《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*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：

涌井良幸(作者)

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。着有《用Excel学深度学习》(合着)、《统计学有什么用?》等。

涌井贞美(作者)

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。着有《用Excel学深度学习》(合着)、《图解贝叶斯统计入门》等。

杨瑞龙(译者)

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。

目  录：

第1 章　神经网络的思想

1 – 1　神经网络和深度学习 2

1 – 2　神经元工作的数学表示 6

1 – 3　激活函数：将神经元的工作一般化 12

1 – 4　什么是神经网络 18

1 – 5　用恶魔来讲解神经网络的结构 23

1 – 6　将恶魔的工作翻译为神经网络的语言 31

1 – 7　网络自学习的神经网络 36

第2 章　神经网络的数学基础

2 – 1　神经网络所需的函数 40

2 – 2　有助于理解神经网络的数列和递推关系式 46

2 – 3　神经网络中经常用到的Σ符号 51

2 – 4　有助于理解神经网络的向量基础 53

2 – 5　有助于理解神经网络的矩阵基础 61

2 – 6　神经网络的导数基础 65

2 – 7　神经网络的偏导数基础 72

2 – 8　误差反向传播法必需的链式法则 76

2 – 9　梯度下降法的基础：多变量函数的近似公式 80

2 – 10　梯度下降法的含义与公式 83

2 – 11　用Excel 体验梯度下降法 91

2 – 12　最优化问题和回归分析 94

第3 章　神经网络的最优化

3 – 1　神经网络的参数和变量 102

3 – 2　神经网络的变量的关系式 111

3 – 3　学习数据和正解 114

3 – 4　神经网络的代价函数 119

3 – 5　用Excel体验神经网络 127

第4 章　神经网络和误差反向传播法

4 – 1　梯度下降法的回顾 134

4 – 2　神经单元误差 141

4 – 3　神经网络和误差反向传播法 146

4 – 4　用Excel体验神经网络的误差反向传播法 153

第5 章　深度学习和卷积神经网络

5 – 1　小恶魔来讲解卷积神经网络的结构 168

5 – 2　将小恶魔的工作翻译为卷积神经网络的语言 174

5 – 3　卷积神经网络的变量关系式 180

5 – 4　用Excel体验卷积神经网络 193

5 – 5　卷积神经网络和误差反向传播法 200

5 – 6　用Excel体验卷积神经网络的误差反向传播法 212

附录

A　训练数据(1) 222

B　训练数据(2) 223

C　用数学式表示模式的相似度 225

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数学

有需要联系v；hx-hx4

摘要：《深度学习的数学》是一本科技农工领域的文字版PDF电子书，作者是涌井良幸和涌井贞美。本文将从四个方面对该书进行详细阐述。

1、书籍内容概述

《深度学习的数学》是一本介绍深度学习数学原理和应用的书籍。它从数学的角度解释了深度学习中的核心概念和算法，包括神经网络、梯度下降、反向传播等。通过对各种数学方法的讲解，读者可以深入了解深度学习的数学原理，从而更好地应用于实际问题。

该书的特点之一是对数学概念的详细解释和实例分析。作者通过生动的例子和图表来解释复杂的数学概念，使读者能够更好地理解和应用这些概念。此外，书中还包含了大量的习题和实践项目，帮助读者巩固所学知识。

总的来说，该书系统地介绍了深度学习的数学基础，是一本很好的学习和参考资料。

2、深度学习数学原理

深度学习的数学原理是该书的核心内容。它涵盖了神经网络、梯度下降、反向传播等深度学习中常用的数学方法。通过对这些方法的详细解释，读者可以深入了解深度学习的原理和算法。

首先，书中介绍了神经网络的结构和工作原理。它从基本的感知器模型开始，逐步介绍了多层神经网络和全连接神经网络的概念。然后，通过对激活函数、损失函数和优化算法的介绍，读者可以了解到如何构建和训练一个神经网络。

接下来，书中详细介绍了梯度下降和反向传播算法。它从最基本的梯度下降法开始，逐步引入了随机梯度下降和动量梯度下降等改进算法。然后，通过对反向传播算法的介绍，读者可以了解到如何通过链式法则来计算神经网络中的梯度。

通过学习这些数学原理，读者可以更好地理解深度学习的工作原理，为解决实际问题提供理论基础。

3、应用案例分析

除了数学原理的介绍，该书还包含了一些深度学习的应用案例分析。这些案例覆盖了图像识别、自然语言处理、推荐系统等不同领域。

通过详细解读这些案例，读者可以了解到如何将深度学习应用于实际问题中，并了解到一些实际应用中的技巧和注意事项。此外，书中还包含了相应的代码和数据集，读者可以通过实践项目来巩固所学知识。

4、对比其他类似书籍

最后，该书还对比了其他类似的深度学习数学书籍。它从内容的深度和广度、讲解的清晰度和实例的丰富度等方面进行了对比分析，帮助读者选择适合自己的学习资料。

通过对比分析，读者可以了解到该书的独特之处和优势，为自己的学习提供指导。

总结：

《深度学习的数学》是一本介绍深度学习数学原理和应用的书籍，详细阐述了神经网络、梯度下降、反向传播等深度学习中的数学概念和算法。通过对深度学习的数学原理和应用案例的介绍，读者可以更好地理解和应用深度学习。该书还对比了其他类似的书籍，帮助读者选择适合自己的学习资料。

本文由nayona.cn整理

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