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深度学习 [deep learning]
[美] Ian,Goodfellow,[加] Yoshua,Bengio,[加] Aaron ... 著
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商品详情
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。

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