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    決心打底!Python 深度學習基礎養成
    編/著者: 我妻 幸長
    出版社:旗標
    出版日期:2020-07-08
    ISBN:9789863126331
    參考分類(CAT):
    參考分類(CIP): 電腦科學
    優惠期限:2020-12-31

    優惠價:85折,587

    定價:  $690 

     
     
     
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      | 內容簡介 |
    內容簡介


    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!