PDF JPG
本書有DRM加密保護,需使用HyRead閱讀軟體開啟
  • 練好深度學習的基本功:用Python進行基礎數學理論的實作
  • 點閱:1954
    490人已收藏
  • 譯自:やさしく学ぶディープラーニングがわかる数学のきほん:アヤノ&ミオと学ぶディープラーニングの理論と数学、実装
  • 作者: 立石賢吾著 , 衛宮紘譯
  • 出版社:碁峰資訊
  • 出版年:2021
  • 集叢名:Gotop
  • ISBN:9789865025472
  • EISBN:9789865027667 PDF
  • 格式:PDF,JPG
  • 附註:含索引 附錄: 總和符號等9種 本電子書含光碟資料, 購買/借閱後請至個人書房下載(租書不含光碟資料)

從基本暸解深度學習的運作機制!
詳盡解說讓不擅長數學的人也能夠暸解。
僅用Python和NumPy,就可一步一腳印完成實作!
獻給想要跨出「只會使用函式庫實作」舒適圈的人。

「雖然我知道如何透過函式庫來做深度學習,但其實並不曉得它到底是怎麼運作」
「想要了解深度學習的數學原理,搞懂深度學習的運作方式」

本書就是為了滿足這樣的需求而推出的。透過朋友之間的對話,採用原理解說與實作並行的方式,從最基礎的原點開始重新認識深度學習。

.何謂類神經網路
.如何實作感知器演算法
.類神經網路如何學習權重和偏差
.如何正確學習參數解題
.實作卷積神經網路


作者簡介

立石賢吾

  佐賀大學畢業後經歷數間開發公司,於2014年進入LINE Fukuoka,負責商品推薦、文件分類等的機器學習產品。2019年進入SmartNews,擔任機器學習工程師。

  • 序(第3頁)
  • 各章概要(第5頁)
  • Chapter 1 開始接觸類神經網路(第11頁)
    • 1 對類神經網路產生興趣(第12頁)
    • 2 類神經網路的定位(第14頁)
    • 3 關於類神經網路(第16頁)
    • 4 類神經網路能夠做到的事情(第23頁)
    • 5 數學與程式設計(第30頁)
    • 補充說明 類神經網路的歷史(第33頁)
  • Chapter 2 學習正向傳播(第39頁)
    • 1 首先來看感知器(第40頁)
    • 2 感知器(第42頁)
    • 3 感知器與偏差(第45頁)
    • 4 以感知器判定圖像的長邊(第48頁)
    • 5 以感知器判定圖像是否為正方形(第51頁)
    • 6 感知器的缺點(第54頁)
    • 7 多層感知器(第58頁)
    • 8 以類神經網路判定圖像是否為正方形(第62頁)
    • 9 類神經網路的權重(第65頁)
    • 10 激活函數(第76頁)
    • 11 類神經網路的實體(第79頁)
    • 12 正向傳播(第84頁)
    • 13 類神經網路的一般化(第90頁)
    • 補充說明 激活函數到底是?(第93頁)
  • Chapter 3 學習反向傳播(第99頁)
    • 1 類神經網路的權重與偏差(第100頁)
    • 2 人類的極限(第102頁)
    • 3 誤差(第105頁)
    • 4 目標函數(第110頁)
    • 5 梯度下降法(第117頁)
    • 6 小技巧的 δ(第129頁)
    • 7 δ 的再利用(第140頁)
    • 8 反向傳播法(第151頁)
    • 補充說明 梯度消失到底是?(第155頁)
  • Chapter 4 學習卷積類神經網路(第161頁)
    • 1 擅長圖像處理的卷積類神經網路(第162頁)
    • 2 卷積過濾器(第164頁)
    • 3 特徵圖(第172頁)
    • 4 激活函數(第175頁)
    • 5 池化(第177頁)
    • 6 卷積層(第178頁)
    • 7 卷積層的正向傳播(第186頁)
    • 8 全連接層的正向傳播(第196頁)
    • 9 反向傳播(第200頁)
    • 補充說明 交叉熵到底是什麼東西?(第231頁)
  • Chapter 5 實作類神經網路(第237頁)
    • 1 試著用 Python 實作(第238頁)
    • 2 判定寬高比的類神經網路(第239頁)
    • 3 識別手寫數字圖像的卷積類神經網路(第265頁)
  • Appendix(第311頁)
    • 1 總和符號(第312頁)
    • 2 微分(第313頁)
    • 3 偏微分(第317頁)
    • 4 合成函數(第319頁)
    • 5 向量與矩陣(第322頁)
    • 6 指數與對數(第325頁)
    • 7 Python 環境設置(第327頁)
    • 8 Python 基礎入門(第330頁)
    • 9 NumPy 基礎入門(第338頁)
  • 索引(第349頁)
紙本書 NT$ 560
單本電子書
NT$ 560

還沒安裝 HyRead 3 嗎?馬上免費安裝~
QR Code