具體描述
深度學習是機器學習的一個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學習經驗和理解世界。因為計算機能夠從經驗中獲取知識，所以不需要人類來形式化地定義計算機需要的所有知識。層次概念允許計算機通過構造簡單的概念來學習復雜的概念，而這些分層的圖結構將具有很深的層次。本書會介紹深度學習領域的許多主題。
本書等 ●第 1 章 引言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
●1.1 本書麵嚮的讀者 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7
●1.2 深度學習的曆史趨勢 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
●1.2.1 神經網絡的眾多名稱和命運變遷 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
●1.2.2 與日俱增的數據量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
●1.2.3 與日俱增的模型規模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13
●1.2.4 與日俱增的精度、復雜度和對現實世界的衝擊 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
●
●第 1 部分 應用數學與機器學習基礎
●第 2 章 綫性代數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
●2.1 標量、嚮量、矩陣和張量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
●2.2 矩陣和嚮量相乘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .21
●2.3 單位矩陣和逆矩陣 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
●2.4 綫性相關和生成子空間 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
●2.5 範數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24
●2.6 特殊類型的矩陣和嚮量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
●2.7 特徵分解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
●2.8 奇異值分解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
●2.9 Moore-Penrose 僞逆 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
●2.10 跡運算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
●部分目錄
內容簡介
《深度學習》由優選知名的三位專傢Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括3個部分：靠前部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2部分係統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3部分討論某些具有前瞻性的方嚮和想法，它們被認可為是深度學習未來的研究重點。《深度學習》適閤各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際産品或平颱中應用的軟件工程師。
用戶評價
評分坦白說，我最初翻開這本書的時候，是抱著一種尋找“快速上手秘籍”的心態的，但很快我發現我錯瞭，這本書的格局要大得多。它更像是一份詳盡的、帶有強烈曆史感的知識地圖，清晰地勾勒齣瞭深度學習從早期感知機到現代Transformer架構的演進脈絡。作者在敘述上頗具匠心，並沒有將技術點生硬地堆砌在一起，而是巧妙地將理論發展置於其所處的技術背景和時代需求之中。例如，在講解捲積神經網絡（CNN）時，作者花瞭不少篇幅迴顧瞭圖像識彆領域的挑戰，從而凸顯瞭CNN在特徵提取上的革命性意義。這種敘事方式極大地增強瞭閱讀的代入感和趣味性，讓枯燥的算法學習過程變得像在追一部引人入勝的科技紀錄片。此外，書中對一些關鍵曆史人物和裏程碑式論文的引用也十分精準，為讀者指明瞭進一步深入鑽研的清晰路徑。如果你想瞭解的隻是如何調用某個庫函數，這本書可能會讓你覺得有些“慢熱”，但如果你想理解這個領域是如何一步步走到今天的，它無疑是絕佳的選擇。
評分這本書的排版和邏輯組織簡直是教科書級彆的典範。每一個章節的銜接都如同精心編排的樂章，過渡自然流暢，絕無生硬的跳轉感。當你讀完關於循環神經網絡（RNN）的序列建模介紹後，緊接著就能自然而然地進入到處理長距離依賴問題的挑戰，然後作者便順理成章地引齣LSTM和GRU的結構，這種層層遞進的教學設計，極大地減輕瞭讀者的認知負荷。而且，書中對於復雜概念的圖示運用達到瞭齣神入化的地步，很多原本難以想象的張量變化和權重更新過程，在圖錶的輔助下瞬間變得清晰明瞭。我特彆注意到，即便是最抽象的概率圖模型部分，作者也通過簡潔的圖形符號係統，將復雜的概率關係具象化瞭。閱讀體驗上，紙張的質感和字體大小的選擇也體現瞭編者對長時間閱讀舒適度的考量，這使得我願意花更多時間沉浸其中，而不是因為閱讀疲勞而中斷學習。
評分這本《深度學習》的作者顯然對該領域有著非常深刻的理解，行文之間流露齣一種對底層原理的敬畏與精通。書中對神經網絡的數學基礎做瞭極為細緻的闡述，從綫性代數到概率論，每一個推導都力求嚴謹，讓人不得不佩服其紮實的學術功底。我尤其欣賞作者在介紹反嚮傳播算法時所采取的循序漸進的方式，它不是簡單地拋齣一個公式，而是通過一個具體的例子，層層剝開梯度計算的復雜性，使得即便是初次接觸這個概念的讀者也能建立起清晰的認知框架。書中對各種激活函數的特性對比分析也極其到位，不像有些教材那樣隻是羅列函數名稱，而是深入探討瞭它們的飽和區、梯度消失問題以及在特定網絡結構中的適用場景，這對於指導實際的模型設計有著不可替代的價值。讀完這部分內容，我感覺自己對“為什麼”要選擇某個特定結構或參數有瞭更深刻的體悟，而不僅僅是停留在“怎麼做”的層麵。這絕對是一部能夠幫助讀者真正建立起深度學習“內功心法”的權威著作，而不是僅僅停留在調包俠的層麵。
評分這本書的實踐指導部分，處理得非常剋製而又不失深度，這正是我所欣賞的。它沒有陷入那種花哨的、隻關注最新框架特性的泥潭，而是著重講解瞭那些跨越技術迭代、永遠適用的工程實踐原則。比如，關於正則化和優化器的選擇，作者沒有僅僅停留在L1/L2或者Adam的錶麵介紹，而是深入剖析瞭它們背後的偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）理論，並結閤實際訓練中可能遇到的過擬閤和欠擬閤的典型麯綫形態，手把手教你如何通過診斷性的測試來調整策略。這種“診斷優先於治療”的思維模式，對於提升實際建模能力至關重要。書中對於大規模數據處理和模型部署的章節，也體現瞭作者對真實世界挑戰的深刻洞察，提齣的建議非常具有可操作性，不是那種紙上談兵的理想化方案，而是考慮到瞭資源限製和計算效率的務實之策。
評分我必須承認，這本書對讀者的基礎要求是偏高的，它沒有為“小白”準備太多拐杖，但正是這種門檻，篩選齣瞭真正渴望深入理解核心機製的學習者。對於那些已經有一定編程基礎和微積分背景的人來說，這本書簡直是一座知識的金礦。它在理論深度上做到瞭極緻，尤其是在探討現代生成模型（如GANs的理論收斂性分析）和強化學習的動態規劃基礎時，其嚴謹性甚至達到瞭碩士研究生教材的標準。書中對於“為什麼”某個算法能收斂，或者“在什麼條件下”某個優化策略是有效的，給齣瞭非常深刻的數學洞察，而不是簡單地描述“它就是這麼工作的”。這種對“本質”的追求，使得這本書的保質期非常長，即使未來齣現新的網紅模型，其底層支撐的數學框架和邏輯依然是這本書的核心價值所在。這是一本值得反復研讀，並且每次都能帶來新體會的“內參”級著作。
在訂單提交頁麵，發票一欄有三個選項：1普通發票，2普通電子發票，3不需要發票。是因為它有普通發票這一選項纔選擇購買的，否則*更便宜，為什麼不在那裏買，而且也可以開電子發票。但，收到貨之後，隻有一張購物小票，問瞭店傢說隻能開具電子發票，我仔仔細細從頭到尾讀瞭一遍他的頁麵信息，果然，在不上不下的位置有一行小字，說隻能開電子發票，好吧，我選擇退貨，店傢說不是質量問題需要我承擔運費，那麼問題來瞭：1.為什麼在最顯著位置不標明不能開紙質，而是增加瞭一個誤導項。請問普通發票和普通電子發票的區彆在哪裏？有幾個買傢的習慣是從頭到尾讀完這些無聊的文字？2.既然訂單提交頁麵前後有明顯矛盾（閤同有重大誤解），為什麼在我申請退貨時（追認閤同無效時），需要我承擔退貨責任？3.京東第三方管不瞭賣傢嗎？打電話給京東第三方平颱，說需要和店傢協商，協商也可以，但你們協商的結果就是讓買傢妥協？這點與*相比差得太遠。4.京東第三方官方客服推諉說是京東平颱界麵的問題，京東第三方官方客服和京東不是一傢嗎，難道我要和你們探討H**L代碼？消費者在意的是購物體驗OK？書沒問題，人心有問題。這個差評既給店傢，也給京東，信心漸失。
評分經典書籍，雖然貴點，糾結瞭好久，還是買瞭，書質量很好，很滿意
評分不能開紙質發票，彆被騙瞭，報銷不瞭的
評分翻譯的有些差，還是看西瓜書吧
評分非常好的一本書，經典教程
評分正版的書，送的很快。彆人推薦的，還在學習中。。。
評分素的內容就不說瞭，這個是比較權威的深度學習書籍，物流速度確實很快
評分這本書的第五章可以說是我的AI啓濛老師，當初看第五章的時候，完全不明白Ey=ax+b是什麼東西，然後開始瞭統計學的學習，明白瞭綫性迴歸凸優化矩陣分析...開啓瞭數學學習，目前還沒有能力理解第二部分，如同作者所說，這本書看之前必須有各種數學基礎，機器學習基礎，否則，是沒法看懂的
評分多看書多思考，書的啊我現在也沒有什麼啊這是我的手機號就是這個。
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