一步步拆解複雜的數學算式，一筆筆手工算給你看, 硬派學習才能紮穩根基！
「想要學好深度學習，深入了解底層各種演算法的運算細節絕對有其必要！」相信不少初學者正抱持著相同的想法，希望好好熟悉 mini-batch 反向傳播、梯度下降等各種深度學習演算法的細節，但多數的情況卻可能一直碰壁...
原因很簡單，當你深究神經網路的底層運算，會發現種種演算法的背後統統都是數學, 學寫程式還行，滿滿的數學算式卻很容易讓人打退堂鼓，但是，真有決心學好基礎千萬不要就此放棄！
其實神經網路底層並沒用到多深的數學，只需要向量、矩陣等線性代數，以及偏微分、鏈鎖法則等微分技巧，掌握這些就綽綽有餘，但為什麼一堆數學算式總是讓人看了頭昏腦脹？因為數學光用看的是「無感」的！既然無法逃避，我們就帶你跟數學來個正面對決！當遇到看起來很複雜的數學算式時，我們會先一步步手工算給你看，再用 Python + NumPy 算一遍來驗證，完成這兩個步驟後保證清楚了解各種算式的涵義！
而針對深度學習的精髓－mini-batch 反向傳播運算，我們也將硬派拆解背後的數學運算，你將清楚看到 DNN、CNN 神經網路所有「反」著算來進行優化的細節，這絕對是其他深度學▓
「想要學好深度學習，深入了解底層各種演算法的運算細節絕對有其必要！」相信不少初學者正抱持著相同的想法，希望好好熟悉 mini-batch 反向傳播、梯度下降等各種深度學習演算法的細節，但多數的情況卻可能一直碰壁...
原因很簡單，當你深究神經網路的底層運算，會發現種種演算法的背後統統都是數學, 學寫程式還行，滿滿的數學算式卻很容易讓人打退堂鼓，但是，真有決心學好基礎千萬不要就此放棄！
其實神經網路底層並沒用到多深的數學，只需要向量、矩陣等線性代數，以及偏微分、鏈鎖法則等微分技巧，掌握這些就綽綽有餘，但為什麼一堆數學算式總是讓人看了頭昏腦脹？因為數學光用看的是「無感」的！既然無法逃避，我們就帶你跟數學來個正面對決！當遇到看起來很複雜的數學算式時，我們會先一步步手工算給你看，再用 Python + NumPy 算一遍來驗證，完成這兩個步驟後保證清楚了解各種算式的涵義！
而針對深度學習的精髓－mini-batch 反向傳播運算，我們也將硬派拆解背後的數學運算，你將清楚看到 DNN、CNN 神經網路所有「反」著算來進行優化的細節，這絕對是其他深度學▓
