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深度学习
作者:伊恩·古德费洛、约书亚·本吉奥、亚伦·库维尔、赵申剑、黎彧君、符天凡、李凯
出版社:人民邮电出版社

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书籍信息目录(共34章)
AI圣经!深度学习领域奠基性的经典畅销书!所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书!

【简介】《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

随感
  • 朱守铄
    我被深度学习领域的奇妙深深震撼。这本书用通俗易懂的方式,带我领略了神经网络、算法模型等复杂概念。 书中大量实例让我明白,深度学习正悄无声息却又深刻地改变着我们生活的方方面面,从图像识别到语音助手,其应用潜力无穷。 它也让我意识到,科技发展日新月异,唯有保持终身学习的态度,不断汲取新知识,才能不被时代淘汰,更好地探索这充满惊喜的技术世界 。
  • S132***796
    在科学界的共同努力下,人类对世界的认识越来越深入。物质是振动的,振动即能量,也就是波。数学是大自然的信息编码。物质和能量的相互作用,构成了演化和自组装。
  • 王丽娟
    当有更多数据可用时,学习开始提取足够的有用知识来超越随机选择参数的性能。Glorot et al.(2011a)说明,在深度整流网络中的学习比在激活函数具有曲率或两侧饱和的深度网络中的学习更容易。
  • 明希红
    梯度下降往往被认为很慢或不可靠。以前,将梯度下降应用到非凸优化问题被认为很鲁莽或没有原则。现在,我们知道梯度下降用于本书第2部分中的训练时效果不错。优化算法不一定能保证在合理的时间内达到一个局部最小值,但它通常能及时地找到代价函数一个很小的值,并且是有用的。
  • 扈超广
    《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
  • 姜晓慧
    在科学界的共同努力下,人类对世界的认识越来越深入。物质是振动的,振动即能量,也就是波。数学是大自然的信息编码。物质和能量的相互作用,构成了演化和自组装。
  • 谭明友
    通过平方运算的梯度可能在零附近消失,这使得学习被平方的参数变得困难。无论使用的是标准差、方差还是精度,我们必须确保高斯分布的协方差矩阵是正定的。因为精度矩阵的特征值是协方差矩阵特征值的倒数,所以这等价于确保精度矩阵是正定的。
  • 李琴
    机器学习研究的目标不是找一个通用学习算法或是绝对最好的学习算法,而是理解什么样的分布与人工智能获取经验的“真实世界”相关,以及什么样的学习算法在我们关注的数据生成分布上效果最好。
  • S122***917
    一个不活跃约束有可能排除其他解。例如,整个区域(代价相等的宽平区域)都是全局最优点的凸问题可能因约束消去其中的某个子区域,或在非凸问题的情况下,收敛时不活跃的约束可能排除了较好的局部驻点。
  • 孟祥芳
    这是一本涵盖深度学习技术细节的教科书,它告诉我们深度学习集技术、科学与艺术于一体,牵涉统计、优化、矩阵、算法、编程、分布式计算等多个领域。书中同时也蕴含了作者对深度学习的理解和思考,处处闪烁着深刻的思想,耐人回味。
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