图书标签: 深度学习  数学  机器学习  神经网络  计算机  很详尽的入门书  数据分析  计算科学   

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优点：书很薄，注重细节，大量图示方便理解记忆。 缺点：数学公式太多，容易让人产生困惑。亮点：excel验证法。 总结：作为入门书，对于理解深度学习可以一读。

那个什么小恶魔这种东西毫无意义，但是讲梯度下降和误差反向传播这个讲的比较清楚和简单版

讲得真的很浅，但是真的很易懂。有了大学数学基础就可以很好的入门，入门书就应该是这个亚子，而不是故弄玄虚忽忽悠悠讲一大堆有的没的。

这个对我而言确实太过于简单了

这，不就是一本习题集么？

偏导。链式法则。 梯度下降法求多元函数的最小值。拉格朗日乘数法。 误差反向传播法确定神经网络的权重和偏置。特点是将繁杂的导数计算替换为数列的递推关系式，而提供这些递推关系式的就是名为神经单元误差(error)的变量。 利用代价函数求最优化问题。 卷积神经网络。隐藏层是...

对于小白来说，想快速入门的话，这是深度学习入门最好的书籍，没有之一。浅显易懂，书中有大量插图。有高等数学基础看起来就不困难。之前看过不少教程，要么花很长时间讲原理，还么原理一带而过。这本书用最短的时间讲清了原理。真棒。 对于小白来说，想快速入门的话，这是深度...  

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