内容简介 · · · · · ·
《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。
作者简介 · · · · · ·
作者简介：
涌井良幸
1950年生于东京，毕业于东京教育大学（现筑波大学）数学系，现为自由职业者。著有《用Excel学深度学习》（合著）、《统计学有什么用？》等。
涌井贞美
1952年生于东京，完成东京大学理学系研究科硕士课程，现为自由职业者。著有《用Excel学深度学习》（合著）、《图解贝叶斯统计入门》等。
译者简介：
杨瑞龙（
1982年生，2008年北京大学数学科学学院硕士毕业，软件开发者，从事软件行业10年。2013年～2016年赴日工作3年，从2016年开始在哆嗒数学网公众号发表《数学上下三万年》等多篇翻译作品。
目录 · · · · · ·
第1章 神经网络的思想
1 - 1 神经网络和深度学习 2
1 - 2 神经元工作的数学表示 6
1 - 3 激活函数：将神经元的工作一般化 12
1 - 4 什么是神经网络 18
1 - 5 用恶魔来讲解神经网络的结构 23
· · · · · · (更多)
1 - 1 神经网络和深度学习 2
1 - 2 神经元工作的数学表示 6
1 - 3 激活函数：将神经元的工作一般化 12
1 - 4 什么是神经网络 18
1 - 5 用恶魔来讲解神经网络的结构 23
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"深度学习的数学"试读 · · · · · ·
近年来，我们在媒体上到处可见人工智能（AI）这个词，而深度学习是人工智能的一种实现方法。下面我们就来简单地看一下深度学习具有怎样划时代的意义。 下面是三张花的图片 ，它们都具有同一个名字，那究竟是什么呢？ 答案是玫瑰。虽然大小和形状都不一样，但这些的确都是玫瑰花的图片。看到玫瑰花的图片，我们理所当然就能辨别出“这是玫瑰花”。 在计算机和数学的世界中，..
· · · · · · (查看全部试读)
丛书信息
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图灵程序设计丛书·程序员的数学(共12册)，
这套丛书还有
《程序员的数学2》《统计思维 (第2版)》《白话深度学习的数学》《程序员的数学3》《程序员的数学1+2+3 数学思维+概率统计+线性代数（套装共3册）》
等
。
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- 白话机器学习的数学 8.6
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- 深入浅出神经网络与深度学习 8.7
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- 程序员的数学2 8.1
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- 程序员数学 9.2
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- 统计思维 (第2版) 7.7
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- 机器学习实战 (原书第2版) 9.5
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- Python神经网络编程 9.1
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- 机会的数学 8.8
深度学习的数学的书评 · · · · · · ( 全部 6 条 )
モナド
我现在才知道数学不好的人数学有多不好
日本生活曾给我了很多文化休克，这本书给我体现得淋漓尽致： - 对Excel的病态热爱：他们可以用Excel做一切事情，在Excel上模拟神经网络，在Excel上画画，在Excel上做蒙特卡洛模拟，在Excel上填写学生签证申请……日本人对于自己的国家有很多美誉，色彩之国啦，诸如此类，但其实...
(展开)
欣爷
深度学习入门最好的书籍
对于小白来说，想快速入门的话，这是深度学习入门最好的书籍，没有之一。浅显易懂，书中有大量插图。有高等数学基础看起来就不困难。之前看过不少教程，要么花很长时间讲原理，还么原理一带而过。这本书用最短的时间讲清了原理。真棒。 对于小白来说，想快速入门的话，这是深度...
(展开)
panda016
日本人的数学书写的通俗易懂，值得学习
从事着跟计算机没什么大关系的行业，纯粹为了了解下AI的基本知识，这本书很合适，以前看了数学女孩的系列书，感觉日本的数学方面还是很有底蕴的，至少有些一些人致力于这个方面，能把复杂的知识用简单的方式讲清楚，一定对其有着很深的认识，把握关键点通过比喻类比之类的方式...
(展开)
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0 有用 ASUKALC 穷折腾 2020-06-27 13:04:14
这，不就是一本习题集么？
1 有用 唐超旬 2019-11-16 10:10:48
本想看些相关的数学，但谁知道这书内容太浅了。但日系书的特点是讲解得逻辑清晰易懂，从神经细胞none or all的特性到人工神经单元再到神经网络和深度学习，串得比较好，相关数学基础也科普到位，并用简单的例子将不太具可解释性的神经网络做了原理解释，比较不错。选择excel做实验工具，让神经网络计算过程完全展示出来，比成熟的AI工具更有助于理解原理。但对初始参数的设定以及原理外的内容讲的太少，导致全书... 本想看些相关的数学，但谁知道这书内容太浅了。但日系书的特点是讲解得逻辑清晰易懂，从神经细胞none or all的特性到人工神经单元再到神经网络和深度学习，串得比较好，相关数学基础也科普到位，并用简单的例子将不太具可解释性的神经网络做了原理解释，比较不错。选择excel做实验工具，让神经网络计算过程完全展示出来，比成熟的AI工具更有助于理解原理。但对初始参数的设定以及原理外的内容讲的太少，导致全书就只是入门级的科普书。 (展开)
1 有用 述而不作 2022-05-11 10:31:45
28th ＆ 10+。 对于要入门的人来说，要紧的不是掌握很多炫酷的名词去唬人，而是从根源上去理解为什么需要这些概念。这本书从生物神经元出发，逐步地给出数学上对于神经网络的概念，进而对一些最基本的算法做了介绍，真正做到了深入浅出。虽然这不意味着“深度学习的数学”仅有如上的意义，但其内核总归是如此。 日本人写书有太多可资借鉴之处，图形化的表示就是一个非常有趣的方法。
0 有用 wuzzz 2021-04-08 21:47:16
写的算是比较细了
6 有用 wdpm 2019-11-11 12:07:29
优点：书很薄，注重细节，大量图示方便理解记忆。 缺点：数学公式太多，容易让人产生困惑。亮点：excel验证法。 总结：作为入门书，对于理解深度学习可以一读。
0 有用 声明水上书 2024-04-28 12:59:24 四川
深入浅出，非常好的一本介绍神经网络的基础书
0 有用 乐陶陶 2024-04-21 11:15:08 上海
误差反向传播后就看不懂了，还是有点难度，不是0入门。总体该可以，应该是市面上最浅的学习材料。
0 有用 12 2024-04-18 12:51:08 江苏
写的很清楚，后面的部分有些看不懂，但原理可以基本掌握
0 有用 量子孤岛 2024-04-03 19:38:12 上海
如果你想了解深度学习的梯度下降算法和反向传播算法，这是一本非常好的入门科普书籍。看着花了两个小时看完了，面对曾经无比熟悉的数学公式，又陌生又亲切，像见了一位多年未曾谋面的老朋友。
0 有用 顾晅 2024-03-08 00:22:45 北京
非常好的剃度下降和反向传播原理书籍介绍。2024.03.08再度