《深度学习的数学》二刷总结_深度学习花书 - CSDN文库

1星 164 浏览量更新于2023-03-16 评论 2 收藏 436KB PDF 举报

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《深度学习的数学》二刷总结《深度学习的数学》二刷总结

最近在配合花书看台大李宏毅的DeepLearning课程，其中遇到了Gradient Descent（梯度下降）的知识，感觉不是很熟练。想到之前老师给买过一本日本涌井良幸的《深度学习的数

学》，其中对这部分讲解的比较浅显易懂，于是打算二刷一遍这本书，并借助MarginNote将书中重点标记总结。

此篇博文将记录所有的总结，二刷完成之后，再将知识进行分章放置，暂时先按照自己二刷时间排序。

关于《深度学习的数学》，喜欢此本书的同学可以评论私信我邮箱，给你们分享。因为上传资源显示有重复的，就不再上传了。

目录目录

第 1 章神经网络的思想

1-1 神经网络和深度学习

1-2 神经元工作的数学表示

1-3 激活函数:将神经元的工作一般化

1-4 什么是神经网络

1-5 用恶魔来讲解神经网络的结构

1-6 将恶魔的工作翻译为神经网络的语言

1-7 网络自学习的神经网络

第 2 章神经网络的数学基础

2-1 神经网络所需的函数

2-2 有助于理解神经网络的数列和递推关系式

2-3 神经网络中经常用到的∑∑∑符号

2-4 有助于理解神经网络的向量基础

2-5 有助于理解神经网络的矩阵基础

2-6 神经网络的导数基础

2-7 神经网络的偏导数基础

2-8 误差反向传播法必需的链式法则

2-9 梯度下降法的基础:多变量函数的近似公式

2-10 梯度下降法的含义与公式

2-11 用 Excel 体验梯度下降法

2-12 最优化问题和回归分析

第 3 章神经网络的最优化

3-1 神经网络的参数和变量

3-2 神经网络的变量的关系式

3-3 学习数据和正解

3-4 神经网络的代价函数

3-5 用 Excel 体验神经网络

书中书中Excel示例文件示例文件

本书中使用的 Excel 示例文件可以从以下网址下载。

http://www.ituring.com.cn/book/2593

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评论1

宝器王

2021-12-10

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