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[美] Ian,Goodfellow,[加] Yoshua,Bengio,[加] Aaron ... 著

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发表于2024-11-25

商品介绍



出版社: 人民邮电出版社
ISBN:9787115461476
版次:1
商品编码:12128543
品牌:异步图书
包装:平装
外文名称:deep learning
开本:16开
出版时间:2017-08-01
用纸:胶版纸

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书籍描述

产品特色

编辑推荐

  AI圣经!深度学习领域奠基性的经典畅销书!长期位居美国ya马逊AI和机器学习类图书榜首!所有数据科学家和机器学习从业者的bi读图书!特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推jian!

  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。

  本书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术,包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等,并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后,本书还提供了一些研究方向,涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。

  封面特色:由艺术家DanielAmbrosi提供的中央公园杜鹃花步道梦幻景观。在Ambrosi的亿级像素全景图上,应用JosephSmarr(Google)和ChirsLamb(NVIDIA)修改后的GoogleDeepDream开源程序,创造了DanielAmbrosi的“幻景”。


内容简介

  《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville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。


作者简介

  IanGoodfellow,谷歌公司(Google)的研究科学家,2014年蒙特利尔大学机器学习博士。他的研究兴趣涵盖大多数深度学习主题,特别是生成模型以及机器学习的安全和隐私。IanGoodfellow在研究对抗样本方面是一位有影响力的早期研究者,他发明了生成式对抗网络,在深度学习领域贡献卓越。


  YoshuaBengio,蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系(DIRO)的教授,蒙特利尔学习算法研究所(MILA)的负责人,CIFAR项目的共同负责人,加拿大统计学习算法研究主席。YoshuaBengio的主要研究目标是了解产生智力的学习原则。他还教授“机器学习”研究生课程(IFT6266),并培养了一大批研究生和博士后。


  AaronCourville,蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授,也是LISA实验室的成员。目前他的研究兴趣集中在发展深度学习模型和方法,特别是开发概率模型和新颖的推断方法。AaronCourville主要专注于计算机视觉应用,在其他领域,如自然语言处理、音频信号处理、语音理解和其他AI相关任务方面也有所研究。


  中文版审校者简介

  张志华,北京大学数学科学学院统计学教授,北京大学大数据研究中心和北京大数据研究院数据科学教授,主要从事机器学习和应用统计学的教学与研究工作。


  译者简介

  赵申剑,上海交通大学计算机系硕士研究生,研究方向为数值优化和自然语言处理。

  黎彧君,上海交通大学计算机系博士研究生,研究方向为数值优化和强化学习。

  符天凡,上海交通大学计算机系硕士研究生,研究方向为贝叶斯推断。

  李凯,上海交通大学计算机系博士研究生,研究方向为博弈论和强化学习。


精彩书评

  《深度学习》由该领域的三位专家撰写,是目前该领域唯1的综合性图书。它为正在进入该领域的软件工程师和学生提供了广泛的视角和基础的数学知识,同时也可以为研究者提供参考。

  ——ElonMusk,OpenAI联合主席,特斯拉和SpaceX共同创始人兼首席执行官


  这是深度学习的权wei教科书,由该领域的主要贡献者撰写。此书内容非常清晰、全面并且权wei。阅读这本书,你可以知道深度学习的由来、它的好处以及它的未来。

  ——GeoffreyHinton,多伦多大学荣誉退休教授,Google杰出研究科学家


  zui近十年以来,深度学习成为了风靡全球的技术。学生、从业人员和教师都需要这样一本包含基本概念、实践方法和高级研究课题的教科书。这是深度学习领域第1本综合性的教科书,由几位极具创意和多产的研究人员撰写。这本书将成为经典。

  ——YannLeCun,Facebook人工智能研究院院长,纽约大学计算机科学、数据科学与神经科学教授


  深度学习的中文译本忠实客观地表述了英文原稿的内容。本书三位共同作者是一个老中青三代结合的整体,既有深度学习领域的奠基人,也有处于研究生涯中期的领域中坚,更有领域里近年涌现的新星。所以书作结构行文很好地考虑到了处于研究生涯各个不同阶段的学生和研究人员的需求,是一本非常好的关于深度学习的教科书。

  深度学习近年在学术界和产业界都取得了极大的成功,但诚如本书作者所说,深度学习是创建人工智能系统的一个重要的方法,但不是全部的方法。期望在人工智能领域有所作为的研究人员,更可以通过本书充分思考深度学习和传统机器学习和人工智能算法的联系和区别,共同推进本领域的发展。

  ——微软研究院首席研究员华刚博士


  这是一本还在写作阶段就被开发、研究,工程人员极大关注的深度学习教科书。它的出版表明了我们进入了一个系统化理解和组织深度学习框架的新时代。这本书从浅入深介绍了基本数学、机器学习经验,以及现阶段深度学习理论和发展。它能帮助AI技术爱好者和从业人员在三位专家学者的思维带领下全方位了解深度学习。

  ——腾讯优图杰出科学家、香港中文大学教授贾佳亚


  深度学习代表了我们这个时代的人工智能技术。这部由该领域专业的几位学者Goodfellow、Bengio、Courville撰写的题为《深度学习》的著作,涵盖了深度学习的基础与应用、理论与实践等各个方面的主要技术,观点鲜明,论述深刻,讲解详尽,内容充实。相信这是每一位关注深度学习人士的必读书目和必备宝典。感谢张志华教授等的辛勤审校,使这部大作能够这么快与中文读者见面。

  ——华为诺亚方舟实验室主任,北京大学、南京大学客座教授,IEEEFellow李航


  从基础前馈神经网络到深度生成模型,从数学模型到极好实践,此书覆盖深度学习的各个方面。《深度学习》是当下zui适合的入门书籍,强烈推荐给此领域的研究者和从业人员。

  ——亚马xun主任科学家、ApacheMXNet发起人之一李沐


  出自三位深度学习zui前沿权wei学者的教科书一定要在案前放一本。本书的第二部分是精华,对深度学习的基本技术进行了深入浅出的精彩阐述。

  ——ResNet作者之一、Face++首席科学家孙剑


  过去十年里,深度学习的广泛应用开创了人工智能的新时代。这本教材是深度学习领域有重要影响的几位学者共同撰写。它涵盖了深度学习的主要方向,为想进入该领域的研究人员,工程师,以及初学者提供了一个很好的系统性教材。

  ——香港中文大学信息工程系主任汤晓鸥教授


  AI圣经!此书是所有数据科学家和机器学习从业者要在这个快速增长的下一代技术领域立足的必读书籍。

  ——DanielD.Gutierrez,知名媒体机构insideBIGDATA


  这是一本教科书,又不止是一本教科书。任何对深度学习感兴趣的读者,本书在很长一段时间里,都将是你能获得的zui全面系统的资料,以及思考并真正推进深度学习产业应用、构建智能化社会框架的绝jia理论起点。

  ——新智元创始人兼CEO杨静


目录

第1章引言1

11本书面向的读者7

12深度学习的历史趋势8

121神经网络的众多名称和命运变迁8

122与日俱增的数据量12

123与日俱增的模型规模13

124与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击15

第1部分应用数学与机器学习基础

第2章线性代数19

21标量、向量、矩阵和张量19

22矩阵和向量相乘21

23单位矩阵和逆矩阵22

24线性相关和生成子空间23

25范数24

26特殊类型的矩阵和向量25

27特征分解26

28奇异值分解28

29Moore-Penrose伪逆28

210迹运算29

211行列式30

212实例:主成分分析30

第3章概率与信息论34

31为什么要使用概率34

32随机变量35

33概率分布36

331离散型变量和概率质量函数36

332连续型变量和概率密度函数36

34边缘概率37

35条件概率37

36条件概率的链式法则38

37独立性和条件独立性38

38期望、方差和协方差38

39常用概率分布39

391Bernoulli分布40

392Multinoulli分布40

393高斯分布40

394指数分布和Laplace分布41

395Dirac分布和经验分布42

396分布的混合42

310常用函数的有用性质43

311贝叶斯规则45

312连续型变量的技术细节45

313信息论47

314结构化概率模型49

第4章数值计算52

41上溢和下溢52

42病态条件53

43基于梯度的优化方法53

431梯度之上:Jacobian和Hessian矩阵56

44约束优化60

45实例:线性最小二乘61

第5章机器学习基础63

51学习算法63

511任务T63

512性能度量P66

513经验E66

514示例:线性回归68

52容量、过拟合和欠拟合70

521没有免费午餐定理73

522正则化74

53超参数和验证集76

531交叉验证76

54估计、偏差和方差77

541点估计77

542偏差78

543方差和标准差80

544权衡偏差和方差以最小化均方误差81

545一致性82

55最大似然估计82

551条件对数似然和均方误差84

552最大似然的性质84

56贝叶斯统计85

561最大后验(MAP)估计87

57监督学习算法88

571概率监督学习88

572支持向量机88

573其他简单的监督学习算法90

58无监督学习算法91

581主成分分析92

582k-均值聚类94

59随机梯度下降94

510构建机器学习算法96

511促使深度学习发展的挑战96

5111维数灾难97

5112局部不变性和平滑正则化97

5113流形学习99

第2部分深度网络:现代实践

第6章深度前馈网络105

61实例:学习XOR107

62基于梯度的学习110

621代价函数111

622输出单元113

63隐藏单元119

631整流线性单元及其扩展120

632logisticsigmoid与双曲正切函数121

633其他隐藏单元122

64架构设计123

641万能近似性质和深度123

642其他架构上的考虑126

65反向传播和其他的微分算法126

651计算图127

652微积分中的链式法则128

653递归地使用链式法则来实现反向传播128

654全连接MLP中的反向传播计算131

655符号到符号的导数131

656一般化的反向传播133

657实例:用于MLP训练的反向传播135

658复杂化137

659深度学习界以外的微分137

6510高阶微分138

66历史小记139

第7章深度学习中的正则化141

71参数范数惩罚142

711L2参数正则化142

712L1正则化144

72作为约束的范数惩罚146

73正则化和欠约束问题147

74数据集增强148

75噪声鲁棒性149

751向输出目标注入噪声150

76半监督学习150

77多任务学习150

78提前终止151

79参数绑定和参数共享156

791卷积神经网络156

710稀疏表示157

711Bagging和其他集成方法158

712Dropout159

713对抗训练165

714切面距离、正切传播和流形正切分类器167

第8章深度模型中的优化169

81学习和纯优化有什么不同169

811经验风险最小化169

812代理损失函数和提前终止170

813批量算法和小批量算法170

82神经网络优化中的挑战173

821病态173

822局部极小值174

823高原、鞍点和其他平坦区域175

824悬崖和梯度爆炸177

825长期依赖177

826非精确梯度178

827局部和全局结构间的弱对应178

828优化的理论限制179

83基本算法180

831随机梯度下降180

832动量181

833Nesterov动量183

84参数初始化策略184

85自适应学习率算法187

851AdaGrad187

852RMSProp188

853Adam189

854选择正确的优化算法190

86二阶近似方法190

861牛顿法190

862共轭梯度191

863BFGS193

87优化策略和元算法194

871批标准化194

872坐标下降196

873Polyak平均197

874监督预训练197

875设计有助于优化的模型199

876延拓法和课程学习199

第9章卷积网络201

91卷积运算201

92动机203

93池化207

94卷积与池化作为一种无限强的先验210

95基本卷积函数的变体211

96结构化输出218

97数据类型219

98高效的卷积算法220

99随机或无监督的特征220

910卷积网络的神经科学基础221

911卷积网络与深度学习的历史226

第10章序列建模:循环和递归网络227

101展开计算图228

102循环神经网络230

1021导师驱动过程和输出循环网络232

1022计算循环神经网络的梯度233

1023作为有向图模型的循环网络235

1024基于上下文的RNN序列建模237

103双向RNN239

104基于编码-解码的序列到序列架构240

105深度循环网络242

106递归神经网络243

107长期依赖的挑战244

108回声状态网络245

109渗漏单元和其他多时间尺度的策略247

1091时间维度的跳跃连接247

1092渗漏单元和一系列不同时间尺度247

1093删除连接248

1010长短期记忆和其他门控RNN248

10101LSTM248

10102其他门控RNN250

1011优化长期依赖251

10111截断梯度251

10112引导信息流的正则化252

1012外显记忆253

第11章实践方法论256

111性能度量256

112默认的基准模型258

113决定是否收集更多数据259

114选择超参数259

1141手动调整超参数259

1142自动超参数优化算法262

1143网格搜索262

1144随机搜索263

1145基于模型的超参数优化264

115调试策略264

116示例:多位数字识别267

第12章应用269

121大规模深度学习269

1211快速的CPU实现269

1212GPU实现269

1213大规模的分布式实现271

1214模型压缩271

1215动态结构272

1216深度网络的专用硬件实现273

122计算机视觉274

1221预处理275

1222数据集增强277

123语音识别278

124自然语言处理279

1241n-gram280

1242神经语言模型281

1243高维输出282

1244结合n-gram和神经语言模型286

1245神经机器翻译287

1246历史展望289

125其他应用290

1251推荐系统290

1252知识表示、推理和回答292

第3部分深度学习研究

第13章线性因子模型297

131概率PCA和因子分析297

132独立成分分析298

133慢特征分析300

134稀疏编码301

135PCA的流形解释304

第14章自编码器306

141欠完备自编码器

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读者评价

评分

趁6.18买的,大力打折,实惠。机器学习中经典之作,推荐大家买。

评分

很好,这个非常满意。很好,这个非常满意。

评分

??Python神经网络编程??Python神经网络编程??Python神经网络编程

评分

很经典的一本书,不过好贵,刚买完就降价了,申请人报价,后来发现网上有电子版哎

评分

还没有开始看,不过这本书很不错

评分

纸质非常好,看起来很舒服

评分

不是本人看,内容不做评价,印刷还行。

评分

发货很快,特别满意,价格实惠,啦啦啦

评分

书很薄,感觉价格这么高完全是因为是彩色拉上去的,内容还没有看,就不评价了

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