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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