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店铺： 中国进口图书旗舰店

出版社： Mit Press

ISBN：9780262035613

商品编码：13188291644

页数：800

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Deep Learning 深度学习 英文原版 Elon Musk推荐 精装大开本

基本信息 出版社: MIT Press (2016年11月18日) 丛书名: Adaptive Computation and Machine Learning series 精装: 800页 语种： 英语 ISBN: 0262035618 条形码: 978026203561 3商品尺寸: 17.8 x 2.5 x 22.9 cm
内容简介 "Written by three experts in the field, Deep Learning is the only comprehensive book on the subject." -- Elon Musk, cochair of OpenAI; cofounder and CEO of Tesla and SpaceX Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning. The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models. Deep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors.

编辑推荐

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。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Daniel Ambrosi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Joseph Smarr（Google）和Chirs Lamb（NVIDIA）修改后的Google DeepDream开源程序，创造了Daniel Ambrosi的“幻景”。

名人推荐

《深度学习》由该领域的三位专家撰写，是目前该领域...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。

——Elon Musk，OpenAI联合主席，特斯拉和SpaceX共同创始人兼*执行官

这是深度学习教科书，由该领域的主要贡献者撰写。此书内容非常清晰、全面。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。

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

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*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，由几位具有创意和多产的研究人员撰写。这本书将成为经典。

——Yann LeCun，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*研究员华刚博士

这是一本还在写作阶段*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*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，IEEE Fellow李航

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

——主任科学家、Apache MXNet发起人之一李沐

出自三位深度学习前沿学者的教科书一定要在案前放一本。本书的*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 *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！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。

——Daniel D. Gutierrez，知名媒体机构inside BIGDATA

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理论起点。

——新智元创始人兼CEO杨静

作者简介

Ian Goodfellow，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。Ian Goodfellow 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*。

Yoshua Bengio，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。Yoshua Bengio 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。

Aaron Courville，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。Aaron Courville 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。

图书内页

数字化浪潮下的知识图谱构建与未来展望 在信息爆炸的时代，如何有效地组织、关联和利用海量的数字化知识，已成为学术研究、商业决策乃至个人成长的核心挑战。本书并非聚焦于某一特定技术领域，如您提到的深度学习，而是致力于构建一个宏观的、跨学科的知识体系框架，探讨如何通过先进的信息科学方法，构建出能够反映真实世界复杂性与动态性的知识图谱，并展望其在未来社会中的应用潜力。 第一部分：知识的本质与数字化重塑 本部分深入剖析了“知识”这一抽象概念在信息时代的具体形态转变。我们不再将知识视为静态的文本或孤立的数据点，而是将其视为一种动态的、多维度的关系网络。 第一章：从符号主义到联结主义的范式迁移 首先回顾了信息科学和认知科学中知识表示的经典范式。从早期的逻辑推理系统和符号化知识库，到现代基于大规模数据集训练的联结模型，知识的表示方式经历了根本性的演化。本章详细阐述了这种范式迁移对知识工程实践的深远影响，强调了从明确规则到涌现模式之间的张力与互补性。 第二章：数据、信息与知识的层级结构分析 清晰界定数据（Data）、信息（Information）和知识（Knowledge）三者之间的内在联系和区别。我们引入了DIKW金字塔模型，并在此基础上构建了一个“智能结构模型”，用以衡量知识的深度、广度与可操作性。重点分析了大数据环境下，如何将低层次的、非结构化的数据转化为高层次的、可决策的知识。 第三章：数字化语境下的本体论与语义化 知识图谱的基石在于其对现实世界概念及其关系的精确刻画。本章集中讨论了本体论（Ontology）在数字化知识组织中的核心作用。内容涵盖了本体构建的哲学基础、形式化描述语言（如OWL、RDF Schema）的应用，以及如何确保不同知识域之间的语义互操作性。我们探讨了本体的演化机制，以适应不断变化的技术环境和人类认知。 第二部分：知识图谱的架构设计与构建技术 本部分是全书的技术核心，详尽阐述了构建一个实用、高效、可扩展的知识图谱所需的关键技术路径。 第四章：图结构理论在知识建模中的应用 从数学角度审视知识图谱的内在结构——即带标签的、有向的图结构。深入讨论了图论的关键概念，如中心性度量（PageRank的变体、介数中心性等）如何用于评估知识节点的重要性；以及子图匹配、路径发现算法如何在复杂查询中发挥作用。这一章节旨在为读者提供坚实的数学基础，理解图数据库的性能优化原理。 第五章：知识抽取、融合与对齐的自动化流程 知识的获取是构建图谱的第一道关卡。本章细致地分解了知识抽取管道的各个环节： 实体识别与关系抽取： 讨论了基于规则、监督学习到零样本/少样本学习在抽取特定领域知识时的优劣。 知识融合（KGE）： 重点介绍知识图谱嵌入技术（如TransE、RotatE等）如何将离散的符号知识转化为连续向量空间表示，从而实现相似度计算和关系预测。 本体对齐与数据清洗： 针对异构数据源，阐述了如何通过迭代对齐算法自动识别和合并重复或冲突的实体与关系，确保图谱的一致性。 第六章：图数据库与实时知识服务 知识图谱的性能高度依赖于其底层存储和查询技术。本章对比分析了主流的图数据库系统（如Neo4j、ArangoDB等）的架构特点、事务处理机制和扩展性方案。此外，还探讨了如何设计高效的API层和缓存策略，以支持高并发、低延迟的知识查询服务，特别是针对实时决策场景的需求。 第三部分：知识图谱的推理、应用与治理 知识图谱的终极价值在于其“推理”能力和对现实问题的解决能力。本部分关注如何从已有的结构化知识中挖掘出更深层次的洞察，并讨论了知识系统的长期维护与道德考量。 第七章：基于图的逻辑推理与归纳预测 推理是知识图谱从描述性工具向预测性工具转变的关键。本章系统介绍了两种主要的推理范式： 演绎推理： 侧重于基于本体约束和逻辑规则（如一阶逻辑、Datalog）进行的确定性推理，例如，推理出新的事实或验证知识的一致性。 归纳推理与预测： 重点分析了如何利用嵌入向量空间进行链接预测（Link Prediction）和关系分类，以发现潜在的、尚未被显式记录的知识关联。 第八章：前沿应用领域：解释性AI与个性化推荐 知识图谱在需要高可解释性的复杂系统中展现出巨大优势。本章选取了两个前沿应用案例进行深度剖析： 解释性AI（XAI）： 展示了如何利用图结构追踪模型决策路径，将“黑箱”预测过程可视化为一系列可验证的知识链条。 情境化推荐系统： 讨论了如何通过构建用户-兴趣-物品的多层知识关系图，实现超越协同过滤的、更具情境感知和逻辑一致性的个性化推荐策略。 第九章：知识图谱的生命周期管理与伦理挑战 一个成功的知识系统是“活的”，需要持续的更新、维护和治理。本章探讨了知识图谱的持续集成/持续部署（CI/CD）流程，包括自动化的知识漂移检测和版本控制。最后，严肃讨论了知识图谱在数据隐私保护、偏见放大（Bias Amplification）以及知识产权方面的伦理责任与治理框架。 本书旨在为计算机科学、信息管理、认知科学乃至决策科学领域的专业人士，提供一个全面且深入的知识图谱构建与应用蓝图，引导读者超越单一技术的限制，构建出真正具有洞察力的智能系统。

评分☆☆☆☆☆

我是一位正在攻读计算机科学博士的学生，研究方向正是与机器学习紧密相关。在我的学术生涯中，深度学习无疑是当下最炙手可热且至关重要的一个领域。我手中已经积累了不少与深度学习相关的书籍，但当我看到这本《Deep Learning》的英文原版精装本时，我还是毫不犹豫地决定入手。这本书的作者在深度学习领域享有盛誉，他们的研究成果和教学经验都给我留下了深刻的印象。拿到书后，我立刻被其严谨的学术风格和深厚的理论功底所折服。它不仅仅是一本介绍算法的书，更是一本深入剖析深度学习底层数学原理的书。书中对线性代数、概率论、微积分等支撑深度学习的数学基础知识进行了详尽的讲解，并在此基础上，系统地阐述了各种神经网络的构建原理、训练方法以及优化策略。对于我这种需要进行前沿研究的学生来说，这种深入的理论梳理是必不可少的。我特别欣赏书中对各个模型优缺点的分析，以及不同模型之间的联系和演变过程。这种宏观的视角能够帮助我更好地理解整个深度学习的发展脉络，从而为我的研究提供更广阔的思路。此外，书中还包含了许多前沿的深度学习技术和应用案例，例如最新的注意力机制、Transformer模型等，这些内容对于我跟进学术前沿非常有帮助。这本书的精装版制作精良，纸张质量上乘，印刷清晰，阅读体验极佳。虽然价格不菲，但考虑到其内容价值和作为学术参考书的长期使用性，我认为物超所值。它已经成为我书架上不可或缺的学术宝典。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在人工智能领域摸爬滚打了多年的工程师，我深知理论与实践脱节的痛苦。市面上的很多深度学习书籍，要么过于偏重理论，让人觉得高深莫测，难以落地；要么过于偏重代码实现，但又缺乏对核心原理的深入剖析。当我看到这本《Deep Learning》的英文原版精装本时，我就知道，这可能就是我一直在寻找的那本“圣经”。它完美地平衡了理论深度和工程实践。书中对每一个模型，每一个概念的讲解，都力求做到鞭辟入里，深入浅出。例如，在讲解反向传播算法时，它不仅给出了数学推导，还详细分析了梯度消失和爆炸等常见问题，并提供了相应的解决方案。在讲解卷积神经网络时，它不仅阐述了卷积层、池化层的原理，还深入探讨了不同卷积核的意义，以及如何通过调整网络结构来提升模型性能。更让我惊喜的是，书中还提供了大量的代码示例，这些代码不仅清晰易懂，而且可以直接在主流深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）上运行。这大大缩短了理论知识转化为实际应用的时间。我常常会在阅读理论部分后，立即对照着代码进行实验，验证自己的理解。这种“学以致用”的学习方式，让我受益匪浅。这本书的精装设计也让我在日常使用中倍感舒适，它能够平摊在桌面上，方便我随时查阅。我经常带着它参加技术交流会议，它就像我的“秘密武器”，总能给我带来新的灵感和启发。

评分☆☆☆☆☆

作为一个热爱技术、并且一直关注人工智能发展的普通上班族，我一直对深度学习这个话题充满浓厚的兴趣。虽然我的工作内容并不直接涉及深度学习，但我深知这个领域正在以前所未有的速度改变着我们的世界。因此，我一直想找一本能够系统地、全面地了解深度学习的书籍。在网上搜索了很多资源后，我最终被这本《Deep Learning》的英文原版精装本所吸引。第一眼看到这本书，我就被它沉甸甸的质感和精美的外观所打动，这让我觉得它一定是一本值得认真阅读的书。虽然我是业余学习者，但这本书的内容并没有让我感到望而却步。它从最基础的概念讲起，循序渐进地引导读者进入深度学习的殿堂。即使是一些复杂的数学概念，作者也用非常易懂的语言进行了阐述，并配以形象的比喻和图示，让非专业人士也能轻松理解。我尤其喜欢书中对各种应用场景的介绍，比如图像识别、自然语言处理、语音识别等等，这些生动有趣的例子让我对深度学习的应用有了更直观的认识。读这本书，我不仅仅是学习知识，更像是获得了一种思维方式的启迪。它让我看到了人工智能的无限可能，也让我对未来的科技发展充满了期待。这本书的英文原版，让我能够直接接触到最原始、最权威的信息，避免了信息传递过程中的损失。虽然偶尔会遇到一些不太熟悉的英文词汇，但我会查阅字典，这个过程本身也是一种学习。

评分☆☆☆☆☆

这本《Deep Learning》的精装英文原版，简直是理论与实践的完美结合！我作为一个对深度学习充满好奇的爱好者，在寻找一本能够系统性梳理概念、又能指导实际操作的书籍时，真的花了不少心思。最初接触深度学习，很多时候都是碎片化的信息，从各种博客、在线课程中零散地学习，虽然能了解一些皮毛，但总觉得不够深入，缺乏一种清晰的脉络。当我拿到这本精装原版时，首先就被它厚重的质感和精美的排版所吸引。翻开目录，你会发现它几乎涵盖了深度学习的方方面面，从最基础的神经网络结构，到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等经典模型，再到更高级的生成对抗网络（GANs）和强化学习，应有尽有。最让我惊喜的是，书中不仅仅是干巴巴的数学公式推导，而是巧妙地将理论知识与实际应用场景相结合。它会详细讲解每一个算法背后的原理，然后立即引出如何在实际问题中应用这些算法，并配以清晰的伪代码或Python示例。对于我这种喜欢动手实践的人来说，这简直是福音。我曾尝试过用其他书籍来学习，但很多都过于理论化，让我觉得遥不可及，或者又过于碎片化，让我无从下手。而这本书，就好像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导你走进深度学习的世界，让你不仅知其然，更能知其所以然。它教会我如何去理解模型的设计思路，如何去评估模型的性能，以及如何去优化模型以解决更复杂的问题。这本书的语言也非常地道，读起来很流畅，虽然是英文原版，但对于有一定英文基础的读者来说，阅读起来并不会感到特别吃力。而且，很多核心概念的英文表达，直接阅读原版更能体会到其精髓，避免了翻译过程中可能产生的歧义。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在人工智能领域已经工作了数年的研究员，主要研究方向是计算机视觉。在我的职业生涯中，深度学习已经成为了不可或缺的核心工具。我阅读过大量的深度学习相关的文献和书籍，而这本《Deep Learning》的英文原版精装本，无疑是我近年来阅读过的最出色、最全面的一本。它的内容深度和广度都达到了一个令人惊叹的水平。书中不仅涵盖了深度学习的经典模型和算法，还对一些最新的前沿研究成果进行了深入的探讨，例如胶囊网络、图神经网络等。作者们在理论推导上极其严谨，同时又注重实际应用的分析，提供了许多宝贵的工程实践经验和优化技巧。我尤其欣赏书中对各种模型内在机制的剖析，这对于我们进行更深入的研究和算法创新至关重要。例如，在讲解注意力机制时，书中不仅给出了数学公式，还详细解释了其背后的直观意义，以及在不同任务中的应用优势。此外，这本书的结构设计也非常合理，逻辑清晰，章节之间的过渡自然流畅。即使是对于一些复杂的概念，通过书中清晰的阐述和图解，也能够被清晰地理解。精装版的质量更是无可挑剔，印刷精美，纸张厚实，无论是翻阅还是收藏，都具有很高的价值。这本书已经成为了我日常工作中最重要的参考资料之一，我经常会翻阅其中的章节，从中获取灵感，解决在研究中遇到的难题。

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很好的书

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好

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很好的书 必须读懂的一本书

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