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深度学习的数学-使用Python语言

by 【美】罗纳德·T. 纽塞尔
18.0 minutes

深度学习是一门注重应用的学科。了解深度学习背后的数学原理的人,可以在应用深度学习解决实际问题时游刃有余。 本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识,包括概率论、统计学、线性代数、微分等,并进一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。 本书适合有一定深度学习基础、了解Pyho如编程语言的读者阅读,也可作为拓展深度学习理论的参考书。

Key Points

MindMap

Target Audience

有一定深度学习基础、了解Python编程语言的读者

Author Background

机器学习方向的博士,有20年左右的工业界从业经验,曾经出版了多部与计算机和机器学习相关的图书。

Historical Context

深度学习技术在过去十几年里突飞猛进,但开源框架的普及使得底层技术容易被忽视。本书旨在帮助读者了解深度学习的底层数学基础,从而更好地理解深度学习原理,改进训练算法和模型。

Chapter Summary

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