深度学习的数学 word 网盘 高速 下载地址大全 免费

《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。

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

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。

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