學python必備，數學得搞好 ，嘿嘿嘿
本書的目的在于提供理解神經網絡所需的數學基礎知識。為了便于 讀者直觀地理解，書中使用大量圖片，并通過具體示例來介紹。因 此，本書將數學的嚴謹性放在第二位。 深度學習的世界是豐富多彩的，本書主要考慮階層型神經網絡和卷 積神經網絡在圖像識別中的應用。 本書將 Sigmoid 函數作為激活函數，除此之外也可以考慮其他函 數。 本書以最小二乘法作為數學上的最優化的基礎，除此之外也可以考 慮其他方法。 神經網絡可分為有監督學習和無監督學習兩類。本書主要講解有監 督學習。 人工智能相關的文獻之所以難讀，其中一個原因就是各文獻所用的 符號不統一。本書采用的是相關文獻中常用的符號。 本書使用 Excel 進行理論驗證。Excel 是一個非常優秀的工具，能 夠在工作表上可視化地展現邏輯，有助于我們理解。因此，相應的 項目需要以 Excel 的基礎知識為前提。
