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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
  • 周萌
    联结主义的中心思想是,当网络将大量简单的计算单元连接在一起时可以实现智能行为。这种见解同样适用于生物神经系统中的神经元,因为它和计算模型中隐藏单元起着类似的作用。
  • 周萌
    现代深度学习最早的前身是从神经科学的角度出发的简单线性模型。
  • 张春雨
    深度学习是机器学习的一种方法。在过去几十年,它大量借鉴了我们关于人脑、统计学和应用数学的知识。近年来,得益于更强大的计算机、更大的数据集和能够训练更深网络的技术,深度学习的普及性和实用性都有了极大的发展。
  • 张春雨
    深度学习是机器学习的一种方法。在过去几十年,它大量借鉴了我们关于人脑、统计学和应用数学的知识。近年来,得益于更强大的计算机、更大的数据集和能够训练更深网络的技术,深度学习的普及性和实用性都有了极大的发展。
  • S132***970
    让我们切实地领略到人工智能给人类生活带来改变的潜力。
  • 刘慧
    本书引言部分已谈的很深刻,揭示了智能时代的核心驱动力,通过神经网络架构的演进,展现了算法、数据与算力的完美融合。文中对技术本质的剖析令人豁然开朗,既呈现了科学探索的魅力,更点燃了投身AI浪潮的激情。
  • S123***644
    掩卷沉思,深度学习展现的不仅是算法创新的奇迹,更是数学工具与工程实践的美妙共振。这种跨维度的思维碰撞,正如书中所描述的深度网络前向传播过程:每个神经元都在执行简单的线性变换,但层级叠加后却涌现出理解复杂模式的神奇能力。这种从微观机理到宏观智能的跃迁,正是深度学习最迷人的科学图景。
  • 李瑞雪
    深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识,所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念,而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。  
  • 李瑞雪
    深度学习是机器学习的一个分支,它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识,所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念,而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。  
  • 赵翎羽
    深度学习的另一个最大的成就是其在强化学习(reinforcement learning)领域的扩展。在强化学习中,一个自主的智能体必须在没有人类操作者指导的情况下,通过试错来学习执行任务。DeepMind表明,基于深度学习的强化学习系统能够学会玩Atari视频游戏,并在多种任务中可与人类匹敌(Mnih et al.,2015)。深度学习也显著改善了机器人强化学习的性能(Finn et al.,2015)
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