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深度学习的数学(涌泉良幸, 涌泉井美)- 20230323,适合初学者的入门书籍,高清版,强烈推荐下载!

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简介:
《深度学习的数学》是由涌泉良幸和涌泉井美合著的一本专为初学者设计的入门读物,清晰解析了深度学习背后的数学原理。本书以易于理解的方式介绍了必备的数学知识,是掌握深度学习技术的理想起点。强烈推荐下载高清版! 《深度学习的数学》(作者:涌泉良幸, 涌泉井美)是2023年推荐给初学者的一本入门书籍,内容清晰且易于理解,非常适合想要了解深度学习基础知识的学习者阅读。强烈建议有需要的人士自行下载并研读此书。

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客服
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  • , )- 20230323
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    《深度学习的数学》是由涌泉良幸和涌泉井美合著的一本专为初学者设计的入门读物,清晰解析了深度学习背后的数学原理。本书以易于理解的方式介绍了必备的数学知识,是掌握深度学习技术的理想起点。强烈推荐下载高清版! 《深度学习的数学》(作者:涌泉良幸, 涌泉井美)是2023年推荐给初学者的一本入门书籍,内容清晰且易于理解,非常适合想要了解深度学习基础知识的学习者阅读。强烈建议有需要的人士自行下载并研读此书。
  • QT中文教程
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    这本教程专为QT编程语言的初学者设计,内容全面且易于理解,包含大量实例和练习,帮助读者快速掌握QT开发技巧。强烈推荐给所有想进入Qt编程领域的学习者。 经过近几个小时的努力,我使用爬虫软件成功地从一个QT中文学习网站上获取了大部分资料(有些软件或附件我没有下载)。然后,我把这些资料编译成了CHM格式,并上传到这里供大家参考学习。我自己也是QT的初学者,强烈推荐这份资料给大家。
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  • 指南
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    《初学者的深度学习入门指南》是一本专为对深度学习感兴趣的初学者设计的学习资料。本书从基础概念讲起,逐步引导读者进入这个技术领域,帮助新手快速掌握相关技能和知识。 深度学习是人工智能(AI)领域的一个重要分支,它模拟人脑神经网络的工作方式,通过大量数据训练模型来实现模式识别、图像分类、自然语言处理等复杂任务。对于初学者而言,掌握深度学习需要理解基本概念、算法原理以及实践操作。 **一、深度学习基础** 1. **神经网络**:深度学习的核心是神经网络,由大量的神经元(节点)和连接它们的权重(边)组成。每个神经元执行简单的计算,整个网络通过层层传递实现复杂的函数拟合。 2. **反向传播**:反向传播算法在深度学习中至关重要,用于更新网络权重以优化模型性能。前向传播后得到预测结果,在此基础上使用反向传播来计算损失函数对权重的梯度,并利用梯度下降法调整权重。 3. **损失函数**:衡量模型预测与真实结果之间的差异,如均方误差(MSE)、交叉熵等。 4. **激活函数**:非线性变换,例如sigmoid、ReLU,使神经网络能够处理非线性问题。 **二、深度学习框架** 1. **TensorFlow**:由Google开发的开源库,提供灵活的计算图机制和动态/静态计算支持。 2. **PyTorch**:Facebook提供的另一个受欢迎的开源库,以其动态计算图和直观API著称。 3. **Keras**:高级神经网络API,在TensorFlow、Theano等后端上运行,简化了模型构建。 **三、深度学习应用** 1. **计算机视觉**:包括图像分类、目标检测、语义分割等领域。这些技术广泛应用于人脸识别和自动驾驶系统中。 2. **自然语言处理**:机器翻译、情感分析及文本生成是该领域的重点任务,例如聊天机器人和服务端的智能客服等。 3. **强化学习**:通过与环境交互来学习最优策略,在游戏AI和机器人控制等领域有重要应用。 **四、深度学习模型** 1. **卷积神经网络(CNN)**:在图像处理中表现卓越,利用卷积层和池化层提取特征。 2. **循环神经网络(RNN)**:适用于时间序列数据及自然语言等序列型数据的分析。然而,它存在梯度消失问题。 3. **长短期记忆(LSTM)**:为解决RNN中的梯度消失而设计,特别适合处理序列型数据。 4. **生成对抗网络(GAN)**:两个神经网络相互竞争来产生新样本或增强图像。 **五、学习资源** 1. **在线课程**:Coursera上的深度学习专项课程由吴恩达教授主讲,涵盖从基础到高级的各个方面。 2. **书籍**:《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras and TensorFlow》提供了实用指导和案例分析。 3. **论文阅读**:例如AlexNet、VGG及ResNet等经典深度学习模型的论文有助于了解最新的研究趋势。 **六、实践建议** 1. **动手操作**:理论结合实际,使用开源数据集(如MNIST或CIFAR-10)进行模型训练。 2. **参与竞赛**:在Kaggle这样的平台上参加比赛可以提升技能,并与他人竞争解决真实问题的能力。 3. **持续学习**:深度学习技术迅速发展,保持对新技术的关注,例如Transformer、BERT等预训练模型。 掌握深度学习需要时间和精力投入,在从基础知识到实践应用的过程中不断积累经验。通过阅读资料、参与课程和实际操作可以逐步精通这一强大工具,并在AI领域中找到自己的位置。
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    《Libevent学习手册》提供全面而清晰的libevent库讲解,结合源代码深入剖析,特别适合编程新手快速掌握事件驱动程序开发技巧。 学完之后自己有了很大的提高,希望能帮助到大家。
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    本简介为初学者提供一系列关于SAP ADM100的优质书籍推荐,帮助读者系统学习和理解SAP相关知识与技能。 SAP 基本入门级的资料非常适合初学者学习,书中包含了许多操作指南和基本应用示例,能够满足大多数需求。
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    本书专为零基础Python学习者设计,通过丰富实例和清晰讲解帮助读者迅速掌握编程基础,开启编程之旅。 《编程小白的第一本Python入门书》专为完全没有编程背景的初学者设计,旨在引导他们进入编程世界的大门,并专注于学习近年来非常热门的Python语言。 本书详细介绍了Python这种高级编程语言的基本知识以及初学者在学习过程中可能遇到的关键知识点: 1. **基础语法**:理解变量定义、基本数据类型(如整数、浮点数、字符串和布尔值)、运算符及表达式等。这些基础知识是程序设计的基础。 2. **控制结构**:掌握条件语句(if, elif, else)与循环语句(for, while),这对于根据特定情况执行不同操作或重复任务至关重要。 3. **数据结构**:学习列表、元组、字典和集合等常见Python数据类型,这些对于处理不同类型的数据及解决各种问题非常有用。 4. **函数**:理解如何定义与调用函数以及参数和返回值的概念,这对于模块化编程及代码重用至关重要。 5. **类和对象**:掌握面向对象的程序设计概念如类、构造函数、方法等,这有助于使你的项目更加结构化且易于管理。 6. **文件操作**:学习基本的读写技术能够让你的应用具备处理数据的能力,这对于存储及交换信息非常重要。 7. **异常处理**:学会使用try, except和finally语句来捕获并响应错误情况可以提高代码的质量与用户体验。 8. **标准库应用**:熟悉Python自带的各种模块可以帮助你更高效地完成任务。例如time模块用于时间相关的操作,os模块则提供了文件系统访问的接口。 本书旨在帮助编程新手在没有背景知识的情况下也能顺利学习Python并逐步掌握基础技能。它不仅涵盖了语言本身的知识点介绍,还是一本引导初学者入门的学习工具书,并通过实例和习题来加强理论到实践的应用能力,最终达到可以独立编写简单程序的程度。
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    本项目旨在为深度学习初学者提供一个全面且易于理解的学习路径。通过一系列实际操作任务,帮助新手快速掌握基本概念和技术应用。 访问此仓库的 notebooks 目录中的笔记本段落件。您可以在 Google Colab(推荐)或本地机器上运行这些笔记本。点击一个笔记本,并将 URL 中的 https://github.com/ 替换为 https://colab.research.google.com/github/,或者使用 Chrome 扩展程序来一键完成此操作。登录您的 Google 账户,在工具栏中点击 COPY TO DRIVE 按钮。这将在新标签页中打开笔记本,并将其重命名为移除“Copy of”部分的新标题。运行代码、进行更改等所有内容都会自动保存到您个人的 Google Drive 中。
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    本书籍为初学者提供全面而易懂的贝叶斯网络理论和实践指导,涵盖基础知识、构建模型及应用案例,适合对概率图模型感兴趣的读者阅读。 贝叶斯网络作为一种处理不确定性问题的概率图形模型,在当前科技领域内扮演着越来越重要的角色。它之所以受到广泛关注,并非仅仅因为其理论上的深度,更因为它在解决实际问题中的强大功能。为了深入理解和掌握这一工具,推荐两本极具参考价值的书籍:《贝叶斯网络引论》和《贝叶斯网络学习推理与应用》。 张连文所著的《贝叶斯网络引论》,适合初学者入门。本书从基础的概率理论出发,帮助读者复习条件概率的概念,并逐步引入核心概念——贝叶斯定理。这一定理赋予了模型动态更新信念的能力,即根据新的证据不断调整预测结果。 书中详细讲解了贝叶斯网络的基本组成部分:节点、连接边以及它们之间的关系(通过条件概率表表示)。这些元素如何相互作用以表达复杂的因果关系是书中的核心内容之一。此外,《引论》还介绍了前向推理和后向推理,即在已知的网络结构中进行有效推断的方法。同时,参数学习与结构学习也是书中不可忽视的部分,它们对于使贝叶斯网络适应新数据、解决新问题是关键所在。 掌握了基础理论之后,王双成编写的《贝叶斯网络学习推理与应用》提供了进一步的应用视角。这本书更侧重于如何将理论知识应用于实际场景中。作者通过在多个领域的实践经验,阐述了贝叶斯网络在故障诊断、医疗决策支持和风险评估等具体问题中的应用案例。这些实例不仅加深读者对理论的理解,还激发他们探索该技术在其专业领域内的潜在用途。 此外,《学习推理与应用》深入探讨了一系列学习算法(如最大似然估计、贝叶斯学习及EM算法),并说明了它们在处理实际数据集时的具体实现方法。书中还包括如何通过剪枝、降维和近似推理等技巧来优化网络,提高其效率的内容。 综合这两本书的阅读体验,读者能够获得从理论到实践的全面教育:不仅掌握了贝叶斯网络的基本建模过程,还学会了使用这一工具进行决策分析的方法。两者的知识是相互依存且相辅相成的——坚实的理论基础为理解和实现高级应用提供了前提条件;而丰富的实践经验则有助于学者们在实际情境中不断修正和完善模型。 鉴于其广泛的适用性(从学术研究到工业界的应用),这两本书提供的知识框架使读者能够系统地掌握贝叶斯网络,涵盖从基础知识到高级技术的各个方面。无论背景如何,它们都是宝贵的学习资源,帮助提升专业技能,并成为不可或缺的知识库。 因此,《贝叶斯网络引论》和《贝叶斯网络学习推理与应用》是那些有意深入研究并利用这一工具的人不可多得的选择。通过丰富的实例分析与理论探讨相结合的方式,这两本书不仅提供了全面的贝叶斯网络知识体系,还指导读者将这些知识应用于实际问题解决中,在各自的领域内发挥其独特的价值。
  • SAP BPC资料
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    本资料全面覆盖SAP Business Planning and Consolidation(BPC)核心知识与技能,适合初学者快速入门及进阶者深入学习。强烈推荐给所有致力于提升财务规划和分析能力的专业人士。 BPC的参考资料较少,官方仅提供了帮助文档,这对初学者来说不太友好。因此,一些有经验的人总结了一些学习资料来辅助大家更好地理解与使用BPC。这些资料适合不同层次的学习者:无论是初学者、有一定基础但不够熟练的用户还是已经较为精通BPC的技术人员都可以从中受益。不过对于专家级别的专业人士可能就不再适用了(理论和实践相结合是关键)。