一本书掌握深度学习的基础数学！ ◎ 编辑推荐 1.步步引导，对话形式好理解 延续前作《白话机器学习的数学》有趣、易懂、不枯燥的讲解风格 2.层层拆解，复杂公式看得懂 详细分析神经网络的数学表达式，逐个讲解上下标的含义 3.通过Python编程实现神经网络 通过实践加深对数学知识的理解，示例代码均可下载 ◎ 内容简介 本书通过想要学习深度学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，逐步讲解深度学习中实用的数学基础知识。内容涉及神经网络的结构、感知机、正向传播和反向传播，以及卷积神经网络。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程实现神经网络，加深读者对相关数学知识的理解。

《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。

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全书分为3篇： 基础篇：介绍深度学习的基本概念和Tensorflow的基本介绍。 原理篇：大量的关于深度学习中BP、CNN以及RNN网络等概念的数学知识解析，加以更朴素的语言与类比，使得非数学专业的程序员还是能够比较容易看懂。 应用篇：介绍Tensorflow的架构、组件与相对简单的使用，有3个左右的具体的工程示例，带领读者从训练集准备到训练，到分类，到调优，整个过程融会贯通。 读完这一本书，一个人基本具备了搭建全套Tensorflow应用环境的能力。以及进行一般性的文章分类、音频分类或视频分类的能力。

本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用，进而加深读者对相关数学知识的理解。

本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用，进而加深读者对相关数学知识的理解。

本书通过正在学习机器学习的程序员绫乃和她朋友美绪的对话，结合回归和分类的具体问题，逐步讲解了机器学习中实用的数学基础知识。其中，重点讲解了容易成为学习绊脚石的数学公式和符号。同时，还通过实际的Python 编程讲解了数学公式的应用，进而加深读者对相关数学知识的理解。

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。

本书将深度学习涉及的数学领域缩小到最低限度，以帮助读者在最短的时间内理解深度学习必需的数学知识。全书分为导入篇、理论篇、实践篇和发展篇四部分内容。导入篇系统介绍了一些机器学习的入门知识；理论篇包括微积分、向量和矩阵、多元函数、指数函数、概率论等知识；实践篇介绍了线性回归模型、逻辑回归模型、深度学习模型；发展篇介绍了面向实践的深度学习。本书编程实践中的代码使用Python及Jupyter Notebook编写，简明易懂，便于上手实战。

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。