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書名：深度學習的數學：用數學開啟深度學習的大門
書號：MP12014 作者：涌井良幸、涌井貞美 ISBN： 978-986-434-480-2
定價：NT$500元 印刷：雙色 頁數：240頁
書籍規格：17*23 上市日：2020/4/30 譯者：楊瑞龍
學習定位：初階 本書附件：官網下載   快速前往 範例
前往購買 >> 蝦皮購物 類別：電腦技術  
       
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    【數學王道】01

    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

    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。

    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。

    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。

    本書內容

    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。

    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
 
    湧井良幸
    1950年出生於東京，畢業於東京教育大學（現今的筑波大學）數學系，並於千葉縣立高等學校擔任教職。爾後他辭去教職成為一名作家，致力於書籍的寫作。著有《用Excel學深度學習》（合著）、《統計學有什麼用？》等書。

    湧井貞美
    1952年出生於東京，完成東京大學理學系研究科碩士課程後，陸續擔任富士通、神奈川縣立高等學校的教職員，而後成為獨立的科普作家。著有《用Excel學深度學習》（合著）、《圖解貝葉斯統計入門》等書。
 

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