了得網計算機/網絡_深度學習的數學—

編輯推薦

1.做中學，從代碼來理解深度學習的數學

從本質上講，這是一本數學書。但是，本書將使用代碼來說明概念，而不是證明和練習。深度學習是一門應用學科，作者認為做中學，你纔能理解它。因此，本書將使用代碼來彌合純數學知識和動手實踐之間的差距。

2.循序漸進，從基礎到進階，從入門到精通

本書各章內容相輔相成，基礎章節後面緊跟進階的數學主題，最後講解深度學習算法，涉及前面章節中涵蓋的所有內容。一般而言，讀者可以從前向後通讀本書，對於熟悉的主題，則可以跳過。

內容簡介

深度學習是一門注重應用的學科。了解深度學習背後的數學原理的人，可以在應用深度學習解決實際問題時遊刃有餘。本書通過Python代碼示例來講解深度學習背後的關鍵數學知識，包括概率論、統計學、線性代數、微分等，並進一步解釋神經網絡、反向傳播、梯度下降等深度學習領域關鍵知識背後的原理。

本書適合有一定深度學習基礎、了解Pyho如編程語言的讀者閱讀，也可作為拓展深度學習理論的參考書。

作者簡介

羅納德·T.紐塞爾（Ronald T. Kneusel），擁有超過 20年的機器學習行業經驗，著有多本AI領域圖書。本書適合有一定深度學習基礎、了解Python編程語言的讀者閱讀，也可作為用於拓展深度學習理論的參考書。

第 1 章搭建舞臺 1

1.1 組件安裝 2

1.1.1 Linux 2

1.1.2 macOS 3

1.1.3 Windows 3

1.2 NumPy 4

1.2.1 定義數組 4
第 1 章搭建舞臺 1

1.1 組件安裝 2

1.1.1 Linux 2

1.1.2 macOS 3

1.1.3 Windows 3

1.2 NumPy 4

1.2.1 定義數組 4

1.2.2 數據類型 4

1.2.3 二維數組 5

1.2.4 全 0 數組和全 1 數組 6

1.2.5 高級索引 6

1.2.6 讀寫磁盤 8

1.3 SciPy 8

1.4 matplotlib 9

1.5 scikit-learn 11

1.6 小結 12

第 2 章概率論 13

2.1 基礎概念 13

2.1.1 樣本空間和事件 14

2.1.2 隨機變量 14

2.1.3 人類不擅於處理概率問題 15

2.2 概率法則 16

2.2.1 事件的概率 16

2.2.2 加法法則 18

2.2.3 乘法法則 19

2.2.4 加法法則的修正版 20

2.2.5 生日難題 20

2.2.6 條件概率 23

2.2.7 全概率公式 24

2.3 聯合概率和邊緣概率 25

2.3.1 聯合概率表 25

2.3.2 概率的鏈式法則 29

2.4 小結 30

第 3 章概率論進階 31

3.1 概率分布 31

3.1.1 直方圖與概率 32

3.1.2 離散型概率分布 34

3.1.3 連續型概率分布 39

3.1.4 中心極限定理 42

3.1.5 大數法則 45

3.2 貝葉斯定理 45

3.2.1 回到判斷女性是否患有乳腺癌的例子 46

3.2.2 更新先驗 47

3.2.3 機器學習中的貝葉斯定理 48

3.3 小結 50

第 4 章統計學 51

4.1 數據類型 51

4.1.1 定類數據 52

4.1.2 定序數據 52

4.1.3 定距數據 52

4.1.4 定比數據 52

4.1.5 在深度學習中使用定類數據 53

4.2 描述性統計量 54

4.2.1 均值和中位數 54

4.2.2 用於衡量變化的統計量 57

4.3 分位數和箱形圖 60

4.4 缺失數據 64

4.5 相關性 66

4.5.1 皮爾森相關性 67

4.5.2 斯皮爾曼相關性 70

4.6 假設檢驗 71

4.6.1 假設 72

4.6.2 t 檢驗 73

4.6.3 曼-惠特尼 U 檢驗 77

4.7 小結 79

第 5 章線性代數 80

5.1 標量、向量、矩陣和張量 80

5.1.1 標量 81

5.1.2 向量 81

5.1.3 矩陣 82

5.1.4 張量 82

5.2 用張量進行代數運算 84

5.2.1 數組運算 85

5.2.2 向量運算 86

5.2.3 矩陣乘法 93

5.2.4 克羅內克積 97

5.3 小結 98

第 6 章線性代數進階 99

6.1 方陣 99

6.1.1 為什麼需要方陣 100

6.1.2 轉置、跡和冪 101

6.1.3 特殊方陣 103

6.1.4 三角矩陣 104

6.1.5 行列式 104

6.1.6 逆運算 107

6.1.7 對稱矩陣、正交矩陣和酉矩陣 108

6.1.8 對稱矩陣的正定性 109

6.2 特征向量和特征值 110

6.3 向量範數和距離度量 113

6.3.1 L 範數和距離度量 113

6.3.2 協方差矩陣 114

6.3.3 馬氏距離 116

6.3.4 K-L 散度 118

6.4 主成分分析 120

6.5 奇異值分解和偽逆 122

6.5.1 SVD 實戰 123

6.5.2 SVD 的兩個應用 124

6.6 小結 126

第 7 章微分 127

7.1 斜率 127

7.2 導數 129

7.2.1 導數的正式定義 129

7.2.2 基本法則 130

7.2.3 三角函數的求導法則 133

7.2.4 指數函數和自然對數的求導法則 135

7.3 函數的極小值和極大值 137

7.4 偏導數 140

7.4.1 混合偏導數 142

7.4.2 偏導數的鏈式法則 142

7.5 梯度 143

7.5.1 梯度的計算 144

7.5.2 可視化梯度 146

7.6 小結 148

第 8 章矩陣微分 149

8.1 一些公式 149

8.1.1 關於標量的向量函數 150

8.1.2 關於向量的標量函數 151

8.1.3 關於向量的向量函數 152

8.1.4 關於標量的矩陣函數 152

8.1.5 關於矩陣的標量函數 153

8.2 一些性質 154

8.2.1 關於向量的標量函數 154

8.2.2 關於標量的向量函數 156

8.2.3 關於向量的向量函數 156

8.2.4 關於矩陣的標量函數 157

8.3 雅可比矩陣和黑塞矩陣 158

8.3.1 雅可比矩陣 159

8.3.2 黑塞矩陣 163

8.4 矩陣微分的一些實例 168

8.4素級運算求導 168

8.4.2 激活函數的導數 169

8.5 小結 171

第 9 章神經網絡中的數據流 172

9.1 數據的表示 172

9.1.1 在傳統神經網絡中表示數據 173

9.1.2 在深度卷積網絡中表示數據 173

9.2 傳統神經網絡中的數據流 175

9.3 卷積神經網絡中的數據流 178

9.3.1 卷積 179

9.3.2 卷積層 183

9.3.3 池化層 185

9.3.4 全連接層 186

9.3.5 綜合應用 186

9.4 小結 189

第 10 章反向傳播 190

10.1 什麼是反向傳播 190

10.2 手把手進行反向傳播 191

10.2.1 計算偏導數 192

10.2.2 用 Python 進行實現 194

10.2.3 訓練和測試模型 197

10.3 全連接網絡的反向傳播 199

10.3.1 誤差的反向傳播 199

10.3.2 關於權重和偏置求偏導數 201

10.3.3 Python 實現代碼 203

10.3.4 測試 Python 實現代碼 206

10.4 計算圖 208

10.5 小結 210

第 11 章梯度下降 211

11.1 基本原理 211

11.1.1 一維函數的梯度下降 212

11.1.2 二維函數的梯度下降 214

11.2 隨機梯度下降 219

11.3 動量機制 221

11.3.1 什麼是動量 221

11.3.2 一維情況下的動量機制 222

11.3.3 二維情況下的動量機制 223

11.3.4 在訓練模型時引入動量 225

11.3.5 涅斯捷洛夫動量 229

11.4 自適應梯度下降 231

11.4.1 RMSprop 231

11.4.2 Adagrad 232

11.4.3 Adam 233

11.4.4 關於優化器的一些思考 234

11.5 小結 235

附錄學無止境 236

概率與統計 236

線性代數 237

微積分 237

深度學習 237

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