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深度學習 AI聖經 Deep Learning中文版

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[美] Ian Goodfellow伊恩·古德費洛 著



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發表於2024-12-25


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店鋪: 黃金美玉圖書專營店
齣版社: 人民郵電齣版社
ISBN:9787115461476
商品編碼:27909055438
包裝:平裝-膠訂
齣版時間:2017-07-01

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具體描述

基本信息

書名:深度學習

定價:168.00元

作者:Ian Goodfellow(伊恩·古德費洛)、

齣版社:人民郵電齣版社

齣版日期:2017-07-01

ISBN:9787115461476

字數:

頁碼:500

版次:1

裝幀:平裝-膠訂

開本:16開

商品重量:0.4kg

編輯推薦


AI!深度學習領域奠基性的經典暢銷書!長期位居美國AI和機器學習類圖書榜首!所有數據科學傢和機器學習從業者的必讀圖書!特斯拉CEO埃隆·馬斯剋等外眾多專傢推薦!深度學習是機器學習的一個分支,它能夠使計算機通過層次概念來學習經驗和理解世界。因為計算機能夠從經驗中獲取知識,所以不需要人類來形式化地定義計算機需要的所有知識。層次概念允許計算機通過構造簡單的概念來學習復雜的概念,而這些分層的圖結構將具有很深的層次。本書會介紹深度學習領域的許多主題。本書囊括瞭數學及相關概念的背景知識,包括綫性代數、概率論、信息論、數值優化以及機器學習中的相關內容。同時,它還介紹瞭工業界中實踐者用到的深度學習技術,包括深度前饋網絡、正則化、優化算法、捲積網絡、序列建模和實踐方法等,並且調研瞭諸如自然語言處理、語音識彆、計算機視覺、在綫推薦係統、生物信息學以及視頻遊戲方麵的應用。*後,本書還提供瞭一些研究方嚮,涵蓋的理論主題包括綫性因子模型、自編碼器、錶示學習、結構化概率模型、濛特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。《深度學習》這本書既可以被本科生或研究生用於規劃其學術界或工業界生涯,也適用於希望在各種産品或平颱上開始使用深度學習技術的軟件工程師。作者在本書的配套網站上為讀者和教師提供瞭補充資料。中文版讀者可以訪問人民郵電齣版社異步社區.epubit..獲取相關信息。封麵特色:由藝術傢Daniel Ambrosi提供的中央公園杜鵑花步道夢幻景觀。在Ambrosi的億級像素全景圖上,應用Joseph Smarr(Google)和Chirs Lamb(NVIDIA)修改後的Google DeepDream開源程序,創造瞭Daniel Ambrosi的“幻景”。

內容提要


《深度學習》由全球知名的三位專傢Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫,是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括3個部分:部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念,它們是深度學習的預備知識;第2部分係統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術;第3部分討論某些具有前瞻性的方嚮和想法,它們被公認為是深度學習未來的研究重點。《深度學習》適閤各類讀者閱讀,包括相關專業的大學生或研究生,以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識,以便在實際産品或平颱中應用的軟件工程師。

目錄


作者介紹


作者簡介Ian Goodfellow,榖歌公司(Google) 的研究科學傢,2014 年濛特利爾大學機器學習博士。他的研究興趣涵蓋大多數深度學習主題,特彆是生成模型以及機器學習的安全和隱私。Ian Goodfellow 在研究對抗樣本方麵是一位有影響力的早期研究者,他發明瞭生成式對抗網絡,在深度學習領域貢獻。Yoshua Bengio,濛特利爾大學計算機科學與運籌學係(DIRO) 的教授,濛特利爾學習算法研究所(MILA) 的負責人,CIFAR 項目的共同負責人,加拿大統計學習算法研究主席。Yoshua Bengio 的主要研究目標是瞭解産生智力的學習原則。他還教授“機器學習”研究生課程(IFT6266),並培養瞭一大批研究生和博士後。Aaron Courville,濛特利爾大學計算機科學與運籌學係的助理教授,也是LISA 實驗室的成員。目前他的研究興趣集中在發展深度學習模型和方法,特彆是開發概率模型和新穎的推斷方法。Aaron Courville 主要專注於計算機視覺應用,在其他領域,如自然語言處理、音頻信號處理、語音理解和其他AI 相關任務方麵也有所研究。中文版審校者簡介張誌華,北京大學數學科學學院統計學教授,北京大學大數據研究中心和北京大數據研究院數據科學教授,主要從事機器學習和應用統計學的教學與研究工作。譯者簡介趙申劍,上海交通大學計算機係碩士研究生,研究方嚮為數值優化和自然語言處理。黎彧君,上海交通大學計算機係博士研究生,研究方嚮為數值優化和強化學習。符天凡,上海交通大學計算機係碩士研究生,研究方嚮為貝葉斯推斷。李凱,上海交通大學計算機係博士研究生,研究方嚮為博弈論和強化學習。

文摘


序言



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