deeplearning數學

2018年7月23日 — 1. 純量(scalar)和向量(vector) · 2. 矩陣(Matrix) · 3. 矩陣運算 · 4. 逆矩陣(Inverse matrix) · 5. 矩陣轉置(Transpose) · 6.在機器學習上的哪邊有用到 ...

2021年1月27日 — AI主要分為機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)，機器學習的數學整理於前一篇，而深度學習的基本數學整理於此篇，取自於台大大神李 ...

Day 2 / Deep Learning 簡介/ 細解Deep Learning（一） —— Prediction. Knock Knock ... 下面會多一些數學，希望不會太難，也為深入理解Deep Learning 內含的數學做準備。

2019年10月13日 — 不只出現在深度學習領域，二元分類是機器學習（Machine Learning）領域裡一個十分基本的任務，其目標是把一個集合裡的所有數據點（data points）依照某種 ...

2021年4月24日 — 想要知道Deep Learning 如何運作，就要瞭解微分觀念，知道微分在幹什麼，不需要什麼艱澀難懂的數學，不會算沒關係，電腦會幫我們算；但是觀念與概念 ...

2021年5月30日 — 相信對Deep Learning / Machine Learning 有興趣的人應該很常聽到，Neural Network 是模仿神經元的運作方式，而這個過程數學化後會需要大量的矩陣計算 ...

〇國立台中教育大學數學教育學系胡豐榮博士與清華大學數學系畢徐先正合譯 『進入AI ... Deep learning 深度 ...

書中擅用比喻的方式，務使讀者能夠從基礎原理開始理解，並佐以簡明扼要的範例加以解說，使讀者循序漸進地理解深度學習的諸多關鍵字，像是：權重、偏壓、啟動函數、梯度下降 ...

... 數學概念非常重要。但這並不表示你必須先成為數學全才；其實只要在遇到不熟悉的地方 ... 你也可以參閱Michael Nielsen 的線上書籍《Neural Networks and Deep Learning》。

2020年8月1日 — 與Math for Deep Learning都是同一個作者，該文介紹了激活函數和優化器的數學內容。 Activation Functions & Optimizers. In the following ...