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深度學習的數學:用數學開啟深度學習的大門

深度學習的數學:用數學開啟深度學習的大門

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9789864344802
涌井良幸,涌井貞美
楊瑞龍
博碩
2020年5月04日
167.00  元
HK$ 141.95
省下 $25.05
 
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ISBN:9789864344802
  • 規格:平裝 / 240頁 / 17 x 23 x 1.2 cm / 普通級 / 雙色印刷 / 初版
  • 出版地:日本


  • 自然科普 > 數學 > 概論











      【數學王道】01

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      掌握數學才能開啟深度學習的大門

      注重理解才能走向數學應用之大道

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      許多人在求學時期接觸數學的時候總是意興闌珊,總覺得只要四則運算就能夠應付大部分的日常所需,什麼指數、對數、向量、三角函數,甚至微積分,常常是不求甚解而只求低空飛過。等到機器學習、深度學習等掘起,人們才突然了解到那些數學知識的確是有用的,它們才是這些領域入門的鑰匙。

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      不論您是曾經放棄過數學,還是想要重溫數學的知識,透過本書都可以讓您迅速重回數學的懷抱。書中擅用比喻的方式,務使讀者能夠從基礎原理開始理解,並佐以簡明扼要的範例加以解說,使讀者循序漸進地理解深度學習的諸多關鍵字,像是:權重、偏壓、啟動函數、梯度下降法、誤差反向傳播法、卷積神經網路......等。搭配清楚且直觀的插圖,就連高中生也看得懂!不管什麼樣的職業或年紀,只要拿起這本書,就能使數學成為您強而有力的武器。

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      除了理解之外,本書也重視實際動手作。您可以下載書中資源,親自用Excel檔來接觸深度學習的數學操作。輸入不同的數字並觀察其變化,相信會使讀者更能夠了解公式的涵義。

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      第1章 神經網路的概說

      第2章 理解神經網路所需的數學基礎知識

      第3章 神經網路的最佳化

      第4章 神經網路和誤差反向傳播法

      第5章 深度學習和卷積神經網路。

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      書中使用Excel進行理論驗證,幫助讀者直觀地體驗深度學習的原理。



     





    第 1 章 神經網路的概說

    1-1 神經網路和深度學習

    1-2 神經元行為的數學表示

    1-3 啟動函數:將神經元的行為一般化

    1-4 什麼是神經網路

    1-5 用惡魔來講解神經網路的結構

    1-6 將惡魔的行為翻譯成神經網路的語言

    1-7 網路自主學習的神經網路



    第 2 章 神經網路的數學基礎

    2-1 神經網路所需的函數

    2-2 有助於理解神經網路的數列和遞推關係式

    2-3 神經網路中經常用到的 Σ 符號

    2-4 有助於理解神經網路的向量基礎

    2-5 有助於理解神經網路的矩陣基礎

    2-6 神經網路的微分基礎

    2-7 神經網路的偏微分基礎

    2-8 誤差反向傳播法必備的連鎖律

    2-9 梯度下降法的基礎:多變數函數的近似公式

    2-10 梯度下降法的涵義與公式

    2-11 用 Excel 體驗梯度下降法

    2-12 最優化問題和迴歸分析



    第 3 章 神經網路的最佳化

    3-1 神經網路的參數和變數

    3-2 神經網路的變數的關係式

    3-3 學習資料和正解

    3-4 神經網路的成本函數

    3-5 用 Excel 體驗神經網路



    第 4 章 神經網路和誤差反向傳播法

    4-1 梯度下降法的回顧

    4-2 神經單元誤差 δ

    4-3 神經網路和誤差反向傳播法

    4-4 用 Excel 體驗神經網路的誤差反向傳播法



    第 5 章 深度學習和卷積神經網路

    5-1 用小惡魔來講解卷積神經網路的結構

    5-2 將小惡魔的行為翻譯成卷積神經網路的語言

    5-3 卷積神經網路的變數關係式

    5-4 用 Excel 體驗卷積神經網路

    5-5 卷積神經網路和誤差反向傳播法

    5-6 用 Excel 體驗卷積神經網路的誤差反向傳播法



    附錄

    A 訓練資料(1)

    B 訓練資料(2)

    C 用數學式表示模式的相似度





    其 他 著 作
    1. 圖解小文具大科學:辦公室的高科技(修訂版)
    2. 工作一定要用到的統計:如何證明自己正確研判?別人的報告哪裡有破綻?產品熱賣是方法對了或只是湊巧?光有大數據還不夠,只有統計才能給你答案