作者:我妻幸長
定價:NT$ 690
優惠價: 95 折, NT$ 655
本商品已絕版
一步步拆解複雜的數學算式, 一筆筆手工算給你看, 硬派學習才能紮穩根基!
「想要學好深度學習, 深入了解底層各種演算法的運算細節絕對有其必要!」相信不少初學者正抱持著相同的想法, 希望好好熟悉 mini-batch 反向傳播、梯度下降等各種深度學習演算法的細節, 但多數的情況卻可能一直碰壁...
原因很簡單, 當你深究神經網路的底層運算, 會發現種種演算法的背後統統都是數學, 學寫程式還行, 滿滿的數學算式卻很容易讓人打退堂鼓, 但是, 真有決心學好基礎千萬不要就此放棄!
其實神經網路底層並沒用到多深的數學, 只需要向量、矩陣等線性代數, 以及偏微分、鏈鎖法則等微分技巧, 掌握這些就綽綽有餘, 但為什麼一堆數學算式總是讓人看了頭昏腦脹?因為數學光用看的是「無感」的!既然無法逃避, 我們就帶你跟數學來個正面對決!當遇到看起來很複雜的數學算式時, 我們會先一步步手工算給你看, 再用 Python + NumPy 算一遍來驗證, 完成這兩個步驟後保證清楚了解各種算式的涵義!
而針對深度學習的精髓-mini-batch 反向傳播運算, 我們也將硬派拆解背後的數學運算, 你將清楚看到 DNN、CNN 神經網路所有「反」著算來進行優化的細節, 這絕對是其他深度學習書籍少見的紮實內容。
若你之前看了一大堆深度學習書籍或網路文章, 始終對數學心存畏懼, 也對底層的運算似懂非懂, 請跟著本書潛心修練, 一定可以紮實養成深度學習的基礎!
本書特色:
Python 基礎紮根 ✕ 正面迎戰數學 ✕ 神經網路底層概念, 該學的一次搞定!
□惡補深度學習的數學基礎, 手工算最清楚!
對數/指數/向量/矩陣/矩陣乘積/微分/偏微分/全微分/鏈鎖法則
□紮實打好 Python 與常用套件的基礎
list/tuple/條件式/迴圈/函式/類別/reshape/transpose/NumPy/Matplotlib/scikit-learn
□零框架!硬派拆解深度學習演算法背後的數學運算
DNN 反向傳播/CNN 反向傳播/mini-batch SGD/Dropout/AdaGrad
□詳細解說, 流暢翻譯
本書由【施威銘研究室】監修, 書中針對原書進行大量補充, 並適當添加註解, 幫助讀者更加理解內容!
作者簡介:
我妻幸長 Yukinaga Azuma (@yuky_az)
R&D 工程師 / 技術書作者 / AI、程式設計講師
物理學博士, 畢業於東北大學理學研究所, 從事 AI 教育與研發工作。開發了 VR、遊戲、社群相關應用程式, 同時為 Udemy 線上平台 AI 課程講師, 學生累積近 4 萬人, 另著有「世界第一的 iPhone App 開發」、「數學的教科書 - 機器學習、深度學習必要的基礎知識」等書。
https://sai-lab.co.jp
https://www.udemy.com/user/wo-qi-xing-chang/
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「想要學好深度學習, 深入了解底層各種演算法的運算細節絕對有其必要!」相信不少初學者正抱持著相同的想法, 希望好好熟悉 mini-batch 反向傳播、梯度下降等各種深度學習演算法的細節, 但多數的情況卻可能一直碰壁...
原因很簡單, 當你深究神經網路的底層運算, 會發現種種演算法的背後統統都是數學, 學寫程式還行, 滿滿的數學算式卻很容易讓人打退堂鼓, 但是, 真有決心學好基礎千萬不要就此放棄!
其實神經網路底層並沒用到多深的數學, 只需要向量、矩陣等線性代數, 以及偏微分、鏈鎖法則等微分技巧, 掌握這些就綽綽有餘, 但為什麼一堆數學算式總是讓人看了頭昏腦脹?因為數學光用看的是「無感」的!既然無法逃避, 我們就帶你跟數學來個正面對決!當遇到看起來很複雜的數學算式時, 我們會先一步步手工算給你看, 再用 Python + NumPy 算一遍來驗證, 完成這兩個步驟後保證清楚了解各種算式的涵義!
而針對深度學習的精髓-mini-batch 反向傳播運算, 我們也將硬派拆解背後的數學運算, 你將清楚看到 DNN、CNN 神經網路所有「反」著算來進行優化的細節, 這絕對是其他深度學習書籍少見的紮實內容。
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作者簡介:
我妻幸長 Yukinaga Azuma (@yuky_az)
R&D 工程師 / 技術書作者 / AI、程式設計講師
物理學博士, 畢業於東北大學理學研究所, 從事 AI 教育與研發工作。開發了 VR、遊戲、社群相關應用程式, 同時為 Udemy 線上平台 AI 課程講師, 學生累積近 4 萬人, 另著有「世界第一的 iPhone App 開發」、「數學的教科書 - 機器學習、深度學習必要的基礎知識」等書。
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