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学python必备，数学得搞好  ，嘿嘿嘿

本书的目的在于提供理解神经网络所需的数学基础知识。为了便于 读者直观地理解，书中使用大量图片，并通过具体示例来介绍。因 此，本书将数学的严谨性放在第二位。 深度学习的世界是丰富多彩的，本书主要考虑阶层型神经网络和卷 积神经网络在图像识别中的应用。 本书将 Sigmoid 函数作为激活函数，除此之外也可以考虑其他函 数。 本书以最小二乘法作为数学上的最优化的基础，除此之外也可以考 虑其他方法。 神经网络可分为有监督学习和无监督学习两类。本书主要讲解有监 督学习。 人工智能相关的文献之所以难读，其中一个原因就是各文献所用的 符号不统一。本书采用的是相关文献中常用的符号。 本书使用 Excel 进行理论验证。Excel 是一个非常优秀的工具，能 够在工作表上可视化地展现逻辑，有助于我们理解。因此，相应的 项目需要以 Excel 的基础知识为前提。

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