《Math for Deep Learning: What You Need to Know to Understand Neural Networks》（深度学习数学：理解神经网络）作者是：Ronald T. Kneusel
《深度学习数学》提供了您理解深度学习讨论、探索更复杂的实现以及更好地使用深度学习工具包所需的基本数学知识。
通过《深度学习数学》，您将学习深度学习所使用的基本数学知识和背景知识。
您将通过 Python 示例学习概率、统计、线性代数、微分学和矩阵微积分中的关键深度学习相关主题，以及如何在神经网络、反向传播和梯度下降中实现数据流。您还将使用 Python 来研究这些算法背后的数学知识，甚至构建一个功能齐全的神经网络。
此外，您还将了解梯度下降，包括深度学习社区常用的变体：SGD、Adam、RMSprop 和 Adagrad/Adadelta。
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