深度學習(deep learning)

深度學習(deep learning)
  • 書名: 深度學習(deep learning)
  • 作者: 伊恩·古德費洛 (Ian Goodfellow)
  • ISBN: 9787115461476
  • 出版時間: 2017-08-01
  • 出版社: 人民郵電出版社
  • 入庫時間: 1501040289
  • 更新時間: 1501040289
下載電子書

内容簡介

——ElonMusk,OpenAI聯合主席,特斯拉和SpaceX共同創始人兼首席執行官
這是深度學習的權威教科書,由該領域的主要貢獻者撰寫。此書内容非常清晰、全面并且權威。閱讀這本書,你可以知道深度學習的由來、它的好處以及它的未來。
——GeoffreyHinton,多倫多大學榮譽退休教授,Google傑出研究科學家
最近十年以來,深度學習成為了風靡全球的技術。學生、從業人員和教師都需要這樣一本包含基本概念、實踐方法和高級研究課題的教科書。這是深度學習領域第1本綜合性的教科書,由幾位具有創意和多産的研究人員撰寫。這本書将成為經典。
——YannLeCun,Facebook人工智能研究院院長,紐約大學計算機科學、數據科學與神經科學教授
深度學習的中文譯本忠實客觀地表述了英文原稿的内容。本書三位共同作者是一個老中青三代結合的整體,既有深度學習領域的奠基人,也有處于研究生涯中期的領域中堅,更有領域裡近年湧現的新星。所以書作結構行文很好地考慮到了處于研究生涯各個不同階段的學生和研究人員的需求,是一本非常好的關于深度學習的教科書。
深度學習近年在學術界和産業界都取得了極大的成功,但誠如本書作者所說,深度學習是創建人工智能系統的一個重要的方法,但不是全部的方法。期望在人工智能領域有所作為的研究人員,更可以通過本書充分思考深度學習和傳統機器學習和人工智能算法的聯系和區别,共同推進本領域的發展。
——微軟研究院首席研究員華剛博士
這是一本還在寫作階段就被開發、研究,工程人員極大關注的深度學習教科書。它的出版表明了我們進入了一個系統化理解和組織深度學習框架的新時代。這本書從淺入深介紹了基本數學、機器學習經驗,以及現階段深度學習理論和發展。它能幫助AI技術愛好者和從業人員在三位專家學者的思維帶領下全方位了解深度學習。
——騰訊優圖傑出科學家、香港中文大學教授賈佳亞
深度學習代表了我們這個時代的人工智能技術。這部由該領域最權威的幾位學者Goodfellow、Bengio、Courville撰寫的題為《深度學習》的著作,涵蓋了深度學習的基礎與應用、理論與實踐等各個方面的主要技術,觀點鮮明,論述深刻,講解詳盡,内容充實。相信這是每一位關注深度學習人士的必讀書目和必備寶典。感謝張志華教授等的辛勤審校,使這部大作能夠這麼快與中文讀者見面。
——華為諾亞方舟實驗室主任,北京大學、南京大學客座教授,IEEEFellow李航
從基礎前饋神經網絡到深度生成模型,從數學模型到最佳實踐,此書覆蓋深度學習的各個方面。《深度學習》是當下最适合的入門書籍,強烈推薦給此領域的研究者和從業人員。
——亞馬遜主任科學家、ApacheMXNet發起人之一李沐
出自三位深度學習最前沿權威學者的教科書一定要在案前放一本。本書的第二部分是精華,對深度學習的基本技術進行了深入淺出的精彩闡述。
——ResNet作者之一、Face++首席科學家孫劍
過去十年裡,深度學習的廣泛應用開創了人工智能的新時代。這本教材是深度學習領域有重要影響的幾位學者共同撰寫。它涵蓋了深度學習的主要方向,為想進入該領域的研究人員,工程師,以及初學者提供了一個很好的系統性教材。
——香港中文大學信息工程系主任湯曉鷗教授
AI聖經!此書是所有數據科學家和機器學習從業者要在這個快速增長的下一代技術領域立足的必讀書籍。
——DanielD.Gutierrez,知名媒體機構insideBIGDATA
這是一本教科書,又不止是一本教科書。任何對深度學習感興趣的讀者,本書在很長一段時間裡,都将是你能獲得的最全面系統的資料,以及思考并真正推進深度學習産業應用、構建智能化社會框架的絕佳理論起點。
——新智元創始人兼CEO楊靜
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複雜的概念,而這些分層的圖結構将具有很深的層次。本書會介紹深度學習領域的許多主題。
封面特色:由藝術家DanielAmbrosi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JosephSmarr(Google)和ChirsLamb(NVIDIA)修改後的GoogleDeepDream開源程序,創造了DanielAmbrosi的“幻景”。《深度學習》由該領域的三位專家撰寫,是目前該領域...的綜合性圖書。它為正在進入該領域的軟件工程師和學生提供了廣泛的視角和基礎的數學知識,同時也可以為研究者提供參考。
本書囊括了數學及相關概念的背景知識,包括線性代數、概率論、信息論、數值優化以及機器學習中的相關内容。同時,它還介紹了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、卷積網絡、序列建模和實踐方法等,并且調研了諸如自然語言處理、語音識别、計算機視覺、在線推薦系統、生物信息學以及視頻遊戲方面的應用。最後,本書還提供了一些研究方向,涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學習、結構化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。

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