深度学习的数学

1、封面介绍

2、出版时间

2019年5月

3、推荐理由

《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。

4、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》、《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》、《图解贝叶斯统计入门》等。

提醒：

我们是面试天下工作室，我们提醒大家：此书不值得阅读！