Hands-On Mathematics for Deep Learning

Most programmers and data scientists struggle with mathematics, having either overlooked or forgotten core mathematical concepts. This book uses Python libraries to help you understand the math required to build deep learning (DL) models.You'll begin by learning about core mathematical and modern computational techniques used to design and implement DL algorithms. This book will cover essential topics, such as linear algebra, eigenvalues and eigenvectors, the singular value decomposition co

这是一本专注于深度学习中数学基础的书籍。本书以Python库为工具，旨在帮助读者理解深度学习中所需的数学知识。书籍的目录包括四个部分，分别是数学基础、神经网络、高级深度学习概念和其他书籍推荐。 在数学基础部分，书籍首先介绍了线性代数，包括矩阵乘法、矩阵分解、线性方程和向量空间等基本概念。接着，书籍深入探讨了单变量微积分和多变量微积分，包括函数、极限、导数和积分等核心概念。此外，书籍还介绍了向量微积分，包括向量微分和向量积分等应用。 在神经网络部分，书籍首先介绍了线性神经网络，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归等模型。接着，书籍深入探讨了前馈神经网络，包括感知机和多层感知机等模型。此外，书籍还介绍了卷积神经网络和循环神经网络，包括卷积层、池化层、全连接层和激活函数等基本构建模块。 在高级深度学习概念部分，书籍首先介绍了注意力机制，包括自注意力和Transformer等模型。接着，书籍深入探讨了生成模型，包括自动编码器、生成对抗网络和基于流的网络等模型。此外，书籍还介绍了约束优化和无约束优化，包括线性规划和凸优化等概念。