正版 深度學習 數學工具和機器學習算法教程書籍 深度學習方法和技術 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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商品參數

書名：深度學習

作者：[美]IanGoodfellow（伊恩·古德費洛）

ISBN：9787115461476

齣版社：人民郵電齣版社

齣版時間：2017年8月

印刷時間：2017年8月

字數：字

頁數：500頁

開本：16開

包裝：平裝

重量：g

定價：168元

編輯

AI聖經！深度學習領域奠基性的經典書！長期位居美國**遜AI和機器學習類圖書！所有數據科學傢和機器學習從業者的bi讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯剋等國內外眾多專**薦！中文版由北京大學數學科學學院統計學教授張誌華審校。

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。

本書囊括瞭數學及相關概念的背景知識，包括綫性代數、概率論、信息論、數值優化以及機器學習中的相關內容。同時，它還介紹瞭工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網絡、正則化、優化算法、捲積網絡、序列建模和實踐方法等，並且調研瞭諸如自然語言處理、語音識彆、計算機視覺、在綫、生物信息學以及視頻遊戲方麵的應用。*後，本書還提供瞭一些研究方嚮，涵蓋的理論主題包括綫性因子模型、自編碼器、錶示學習、結構化概率模型、濛特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。

封麵特色：由藝術傢DanielAmbrosi提供的**公園杜鵑花步道夢幻景觀。在Ambrosi的億級像素全景圖上，應用JosephSmarr（Google）和ChirsLamb（NVIA）修改後的GoogleDeepDream開源程序，創造瞭DanielAmbrosi的“幻景”。

內容簡介

《深度學習》由知名的三位專傢IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville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：第1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，它們被公認為是深度學習未來的研究**。

《深度學習》適閤各類讀者閱讀，包括相關的大學生或研究生，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。

目錄

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

2.9Moore-Penrose僞逆..............................................................28

2.10跡運算..........................................................................29

2.11行列式..........................................................................30

2.12實例：主成分分析...............................................................30

第3章概率與信息論....................................................................34

3.1為什麼要使用概率...............................................................34

3.2隨機變量.........................................................................35

3.3概率分布.........................................................................36

3.3.1離散型變量和概率質量函數...................................................36

3.3.2連續型變量和概率密度函數...................................................36

3.4邊緣概率.........................................................................37

3.5條件概率.........................................................................37

3.6條件概率的鏈式法則.............................................................38

3.7**性和條件**性.............................................................38

3.8期望、方差和協方差.............................................................38

3.9常用概率分布....................................................................39

3.9.1Bernoulli分布...............................................................40

3.9.2Multinoulli分布.............................................................40

3.9.3高斯分布....................................................................40

3.9.4指數分布和Laplace分布.....................................................41

3.9.5rac分布和經驗分布........................................................42

3.9.6分布的混閤..................................................................42

3.10常用函數的有用性質............................................................43

3.11貝葉斯規則.....................................................................45

3.12連續型變量的技術細節.........................................................45

3.13信息論..........................................................................47

3.14結構化概率模型................................................................49

第4章數值計算........................................................................52

4.1上溢和下溢......................................................................52

4.2病態條件.........................................................................53

4.3基於梯度的優化方法.............................................................53

4.3.1梯度之上：Jacobian和Hessian矩陣...........................................56

4.4約束優化.........................................................................60

4.5實例：綫性*小二乘.............................................................61

第5章機器學習基礎....................................................................63

5.1學習算法.........................................................................63

5.1.1任務T.....................................................................63

5.1.2性能度量P..................................................................66

5.1.3經驗E......................................................................66

5.1.4示例：綫性迴歸..............................................................68

5.2容量、過擬閤和欠擬閤...........................................................70

5.2.1沒有午餐定理............................................................73

5.2.2正則化......................................................................74

5.3超參數和驗證集..................................................................76

5.3.1交叉驗證....................................................................76

5.4估計、偏差和方差................................................................77

5.4.1點估計......................................................................77

5.4.2偏差........................................................................78

5.4.3方差和標準差................................................................80

5.4.4權衡偏差和方差以*小化均方誤差.............................................81

5.4.5一緻性......................................................................82

5.5*大似然估計....................................................................82

5.5.1條件對數似然和均方誤差......................................................84

5.5.2*大似然的性質..............................................................84

5.6貝葉斯統計......................................................................85

5.6.1*大後驗(MAP)估計........................................................87

5.7監督學習算法....................................................................88

5.7.1概率監督學習................................................................88

5.7.2支持嚮量機..................................................................88

5.7.3其他簡單的監督學習算法......................................................90

5.8無監督學習算法..................................................................91

5.8.1主成分分析..................................................................92

5.8.2k-均值聚類...................................................................94

5.9隨機梯度下降....................................................................94

5.10構建機器學習算法..............................................................96

5.11促使深度學習發展的挑戰.......................................................96

5.11.1維數災難...................................................................97

5.11.2局部不變性和平滑正則化....................................................97

5.11.3流形學習...................................................................99

第2部分深度網絡：現代實踐

第6章深度前饋網絡..................................................................105

6.1實例：學習XOR................................................................107

6.2基於梯度的學習................................................................110

6.2.1代價函數........................

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