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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
  • 黄惠
    通过MNIST手写识别、图像生成等案例,将抽象理论与工程实践紧密结合,降低学习门槛。数学公式部分还是需要一定数学基础才行。继续努力学习
  • 田林芹
    学习需要持之以恒,虽然苦涩难懂,但做一下笔记,也能学到一些新知识。 无论状态是连续的还是离散的,所有的马尔可夫链方法包括重复,随机地更新直到最后状态开始从均衡分布中采样。运行马尔可夫链直到它达到均衡分布的过程通常被称为马尔克夫链的磨合过程。
  • 张海艳
    循环神经网络,如之前提到的LSTM序列模型,现在用于对序列和其他序列之间的关系进行建模,而不是仅仅固定输入之间的关系。这种序列到序列的学习似乎引领着另一个应用的颠覆性发展,即机器翻译
  • 杨宗玲
    今天终于读完了这本书,粗浅地了解了深度学习基本的数学工具和机器学习的概念;深度学习方法和技术;以及某些具有前瞻性的方向和想法。通过学习对人工智能的原理和模型都有了初步了解,对如何运用人工智能也有了一点体会,感谢作者。
  • S119***405
    本书这一部分描述参数化函数近似技术的核心,几乎所有现代实际应用的深度学习背后都用到了这一技术。首先,我们描述用于表示这些函数的前馈深度网络模型。其次,我们提出正则化和优化这种模型的高级技术。
  • 韩晓伟
    学习理论表明机器学习算法能够在有限个训练集样本中很好地泛化。这似乎违背一些基本的逻辑原则。归纳推理,或是从一组有限的样本中推断一般的规则,在逻辑上不是很有效。为了逻辑地推断一个规则去描述集合中的元素,我们必须具有集合中每个元素的信息。
  • 翟雨诺
    学习理论表明机器学习算法能够在有限个训练集样本中很好地泛化。这似乎违背一些基本的逻辑原则。归纳推理,或是从一组有限的样本中推断一般的规则,在逻辑上不是很有效。为了逻辑地推断一个规则去描述集合中的元素,我们必须具有集合中每个元素的信息。
  • S132***862
    较不可能发生的事件具有更高的信息量。 独立事件应具有增量的信息。 ———数学蕴含的道理具有跨学科的普适性,尽管不愿意再思考这些数学公式,弄不懂这些数学原理,不妨碍阅读的趣味性
  • S132***862
    较不可能发生的事件具有更高的信息量。 独立事件应具有增量的信息。 ———数学蕴含的道理具有跨学科的普适性,尽管不愿意再思考这些数学公式,弄不懂这些数学原理,不妨碍阅读的趣味性
  • 刘晶晶
    较不可能发生的事件具有更高的信息量。 独立事件应具有增量的信息。 ———数学蕴含的道理具有跨学科的普适性,尽管不愿意再思考这些数学公式,弄不懂这些数学原理,不妨碍阅读的趣味性
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