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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
  • 任颖
    卷积神经网络可以用于输出高维的结构化对象,而不仅仅是预测分类任务的类标签或回归任务的实数值。通常这个对象只是一个张量,由标准卷积层产生。
  • amanda
    读完《深度学习》,深感其为人工智能领域的权威指南。书中系统阐述深度学习理论与算法,从神经网络基础到复杂模型构建,深入浅出。让我明晰其核心原理,也看到它在图像、语音等领域的突破性应用。它不仅是知识宝库,更为我探索AI前沿打开新视野。
  • 刘慧
    第十章拆解GAN双人博弈:生成器造梦,判别器破幻。对抗中逼出创造力,却也复制现实偏见。AI绘画越惊艳,越需警惕技术滤镜下的伦理褶皱。
  • 李继闯
    《深度学习》以数学为骨架,算法为血液,将神经网络编织成会思考的脉络。从梯度下降到概率建模,每章都在回答"如何让机器理解世界",既是造智能的蓝图,更是探索认知的哲学之镜。
  • 刘葱岺
    决策树也有平滑学习的局限性,因为它将输入空间分成和叶节点一样多的区间,并在每个区间使用单独的参数(或者有些决策树的拓展有多个参数)。
  • 曹怡菲
    今天读的这部分这部分从模型训练的效率提升,到应对复杂场景下的泛化难题,都进行了深入剖析。比如在医疗图像识别案例中,通过改进算法,提升模型对细微病症特征的捕捉能力,让我切实感受到技术优化带来的突破。这也让我反思,技术发展永无止境,我们不能满足于现有成果。在学习和工作里,也要时刻保持探索精神,不断改进方法 ,才能在自己的领域取得更好的成绩。
  • 韩淑贤
    深度学习如探索浩瀚宇宙,每一次模型训练都是星辰的闪烁。从算法创新到应用突破,它不断重塑认知边界,引领我们迈向智能未来。
  • 孙雅茹
    书名:《深度学习》 书本简介:怀着对这一前沿领域的强烈好奇,我翻开了《深度学习》这本书,期望能在其中探寻深度学习的奥秘与真谛,而它也不负所望,给予了我一场充满智慧与启发的知识之旅。 读后感:阅读这本书的过程,宛如在深度学习的迷宫中探寻宝藏,每一个新的知识点都令我兴奋不已,同时也引发了我诸多思考。 读者姓名:孙雅茹
  • 陈超
    混合模型使我们能够一瞥以后会用到的一个非常重要的概念——潜变量。潜变量是我们不能直接观测到的随机变量
  • 于铭蕊
    万能近似定理是深度学习最根本的理论依据。它声明了在给定网络具有足够多的隐藏单元的条件下,配备一个线性输出层和一个带有任何“挤压”性质的激活函数
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