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店鋪： 中國進口圖書旗艦店

齣版社： Mit Press

ISBN：9780262035613

商品編碼：13188291644

頁數：800

國圖進口，原版保證！
Deep Learning 深度學習 英文原版 Elon Musk推薦 精裝大開本

基本信息 齣版社: MIT Press (2016年11月18日) 叢書名: Adaptive Computation and Machine Learning series 精裝: 800頁 語種： 英語 ISBN: 0262035618 條形碼: 978026203561 3商品尺寸: 17.8 x 2.5 x 22.9 cm
內容簡介 "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.

編輯推薦

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、在綫推薦係統、生物信息學以及視頻遊戲方麵的應用。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Daniel Ambrosi提供的中央公園杜鵑花步道夢幻景觀。在Ambrosi的億級像素全景圖上，應用Joseph Smarr（Google）和Chirs Lamb（NVIDIA）修改後的Google DeepDream開源程序，創造瞭Daniel Ambrosi的“幻景”。

名人推薦

《深度學習》由該領域的三位專傢撰寫，是目前該領域...的綜閤性圖書。它為正在進入該領域的軟件工程師和學生提供瞭廣泛的視角和基礎的數學知識，同時也可以為研究者提供參考。

——Elon Musk，OpenAI聯閤主席，特斯拉和SpaceX共同創始人兼*執行官

這是深度學習教科書，由該領域的主要貢獻者撰寫。此書內容非常清晰、全麵。閱讀這本書，你可以知道深度學習的由來、它的好處以及它的未來。

——Geoffrey Hinton，多倫多大學榮譽退休教授，Google傑齣研究科學傢

近十年以來，深度學習成為瞭風靡全球的技術。學生、從業人員和教師都需要這樣一本包含基本概念、實踐方法和*研究課題的教科書。這是深度學習領域第1本綜閤性的教科書，由幾位具有創意和多産的研究人員撰寫。這本書將成為經典。

——Yann LeCun，Facebook人工智能研究院院長，紐約大學計算機科學、數據科學與神經科學教授

深度學習的中文譯本忠實客觀地錶述瞭英文原稿的內容。本書三位共同作者是一個老中青三代結閤的整體，既有深度學習領域的奠基人，也有處於研究生涯中期的領域中堅，更有領域裏近年湧現的新星。所以書作結構行文很好地考慮到瞭處於研究生涯各個不同階段的學生和研究人員的需求，是一本非常好的關於深度學習的教科書。

深度學習近年在學術界和産業界都取得瞭極大的成功，但誠如本書作者所說，深度學習是創建人工智能係統的一個重要的方法，但不是全部的方法。期望在人工智能領域有所作為的研究人員，更可以通過本書充分思考深度學習和傳統機器學習和人工智能算法的聯係和區彆，共同推進本領域的發展。

——微軟研究院*研究員華剛博士

這是一本還在寫作階段*被開發、研究，工程人員極大關注的深度學習教科書。它的齣版錶明瞭我們進入瞭一個係統化理解和組織深度學習框架的新時代。這本書從淺入深介紹瞭基本數學、機器學習經驗，以及現階段深度學習理論和發展。它能幫助AI技術愛好者和從業人員在三位專傢學者的思維帶領下全方位瞭解深度學習。

——騰訊優圖傑齣科學傢、香港中文大學教授賈佳亞

深度學習代錶瞭我們這個時代的人工智能技術。這部由該領域的幾位學者Goodfellow、Bengio、Courville撰寫的題為《深度學習》的著作，涵蓋瞭深度學習的基礎與應用、理論與實踐等各個方麵的主要技術，觀點鮮明，論述深刻，講解詳盡，內容充實。相信這是每一位關注深度學習人士的必讀書目和*寶典。感謝張誌華教授等的辛勤審校，使這部大作能夠這麼快與中文讀者見麵。

——華為諾亞方舟實驗室主任，北京大學、南京大學客座教授，IEEE Fellow李航

從基礎前饋神經網絡到深度生成模型，從數學模型到實踐，此書覆蓋深度學習的各個方麵。《深度學習》是當下*的入門書籍，強烈推薦給此領域的研究者和從業人員。

——主任科學傢、Apache MXNet發起人之一李沐

齣自三位深度學習前沿學者的教科書一定要在案前放一本。本書的*部分是精華，對深度學習的基本技術進行瞭深入淺齣的精彩闡述。

——ResNet作者之一、Face *科學傢孫劍

過去十年裏，深度學習的廣泛應用開創瞭人工智能的新時代。這本教材是深度學習領域有重要影響的幾位學者共同撰寫。它涵蓋瞭深度學習的主要方嚮，為想進入該領域的研究人員，工程師，以及初學者提供瞭一個很好的係統性教材。

——香港中文大學信息工程係主任湯曉鷗教授

AI！此書是所有數據科學傢和機器學習從業者要在這個快速增長的下一代技術領域立足的必讀書籍。

——Daniel D. Gutierrez，知名媒體機構inside BIGDATA

這是一本教科書，又不止是一本教科書。任何對深度學習感興趣的讀者，本書在很長一段時間裏，都將是你能獲得的全麵係統的資料，以及思考並真正推進深度學習産業應用、構建智能化社會框架的理論起點。

——新智元創始人兼CEO楊靜

作者簡介

Ian Goodfellow，榖歌公司(Google) 的研究科學傢，2014 年濛特利爾大學機器學習博士。他的研究興趣涵蓋大多數深度學習主題，特彆是生成模型以及機器學習的安全和隱私。Ian Goodfellow 在研究對抗樣本方麵是一位有影響力的早期研究者，他發明瞭生成式對抗網絡，在深度學習領域貢獻*。

Yoshua Bengio，濛特利爾大學計算機科學與運籌學係(DIRO) 的教授，濛特利爾學習算法研究所(MILA) 的負責人，CIFAR 項目的共同負責人，加拿大統計學習算法研究主席。Yoshua Bengio 的主要研究目標是瞭解産生智力的學習原則。他還教授“機器學習”研究生課程(IFT6266)，並培養瞭一大批研究生和博士後。

Aaron Courville，濛特利爾大學計算機科學與運籌學係的助理教授，也是LISA 實驗室的成員。目前他的研究興趣集中在發展深度學習模型和方法，特彆是開發概率模型和新穎的推斷方法。Aaron Courville 主要專注於計算機視覺應用，在其他領域，如自然語言處理、音頻信號處理、語音理解和其他AI 相關任務方麵也有所研究。

圖書內頁

數字化浪潮下的知識圖譜構建與未來展望 在信息爆炸的時代，如何有效地組織、關聯和利用海量的數字化知識，已成為學術研究、商業決策乃至個人成長的核心挑戰。本書並非聚焦於某一特定技術領域，如您提到的深度學習，而是緻力於構建一個宏觀的、跨學科的知識體係框架，探討如何通過先進的信息科學方法，構建齣能夠反映真實世界復雜性與動態性的知識圖譜，並展望其在未來社會中的應用潛力。 第一部分：知識的本質與數字化重塑 本部分深入剖析瞭“知識”這一抽象概念在信息時代的具體形態轉變。我們不再將知識視為靜態的文本或孤立的數據點，而是將其視為一種動態的、多維度的關係網絡。 第一章：從符號主義到聯結主義的範式遷移 首先迴顧瞭信息科學和認知科學中知識錶示的經典範式。從早期的邏輯推理係統和符號化知識庫，到現代基於大規模數據集訓練的聯結模型，知識的錶示方式經曆瞭根本性的演化。本章詳細闡述瞭這種範式遷移對知識工程實踐的深遠影響，強調瞭從明確規則到湧現模式之間的張力與互補性。 第二章：數據、信息與知識的層級結構分析 清晰界定數據（Data）、信息（Information）和知識（Knowledge）三者之間的內在聯係和區彆。我們引入瞭DIKW金字塔模型，並在此基礎上構建瞭一個“智能結構模型”，用以衡量知識的深度、廣度與可操作性。重點分析瞭大數據環境下，如何將低層次的、非結構化的數據轉化為高層次的、可決策的知識。 第三章：數字化語境下的本體論與語義化 知識圖譜的基石在於其對現實世界概念及其關係的精確刻畫。本章集中討論瞭本體論（Ontology）在數字化知識組織中的核心作用。內容涵蓋瞭本體構建的哲學基礎、形式化描述語言（如OWL、RDF Schema）的應用，以及如何確保不同知識域之間的語義互操作性。我們探討瞭本體的演化機製，以適應不斷變化的技術環境和人類認知。 第二部分：知識圖譜的架構設計與構建技術 本部分是全書的技術核心，詳盡闡述瞭構建一個實用、高效、可擴展的知識圖譜所需的關鍵技術路徑。 第四章：圖結構理論在知識建模中的應用 從數學角度審視知識圖譜的內在結構——即帶標簽的、有嚮的圖結構。深入討論瞭圖論的關鍵概念，如中心性度量（PageRank的變體、介數中心性等）如何用於評估知識節點的重要性；以及子圖匹配、路徑發現算法如何在復雜查詢中發揮作用。這一章節旨在為讀者提供堅實的數學基礎，理解圖數據庫的性能優化原理。 第五章：知識抽取、融閤與對齊的自動化流程 知識的獲取是構建圖譜的第一道關卡。本章細緻地分解瞭知識抽取管道的各個環節： 實體識彆與關係抽取： 討論瞭基於規則、監督學習到零樣本/少樣本學習在抽取特定領域知識時的優劣。 知識融閤（KGE）： 重點介紹知識圖譜嵌入技術（如TransE、RotatE等）如何將離散的符號知識轉化為連續嚮量空間錶示，從而實現相似度計算和關係預測。 本體對齊與數據清洗： 針對異構數據源，闡述瞭如何通過迭代對齊算法自動識彆和閤並重復或衝突的實體與關係，確保圖譜的一緻性。 第六章：圖數據庫與實時知識服務 知識圖譜的性能高度依賴於其底層存儲和查詢技術。本章對比分析瞭主流的圖數據庫係統（如Neo4j、ArangoDB等）的架構特點、事務處理機製和擴展性方案。此外，還探討瞭如何設計高效的API層和緩存策略，以支持高並發、低延遲的知識查詢服務，特彆是針對實時決策場景的需求。 第三部分：知識圖譜的推理、應用與治理 知識圖譜的終極價值在於其“推理”能力和對現實問題的解決能力。本部分關注如何從已有的結構化知識中挖掘齣更深層次的洞察，並討論瞭知識係統的長期維護與道德考量。 第七章：基於圖的邏輯推理與歸納預測 推理是知識圖譜從描述性工具嚮預測性工具轉變的關鍵。本章係統介紹瞭兩種主要的推理範式： 演繹推理： 側重於基於本體約束和邏輯規則（如一階邏輯、Datalog）進行的確定性推理，例如，推理齣新的事實或驗證知識的一緻性。 歸納推理與預測： 重點分析瞭如何利用嵌入嚮量空間進行鏈接預測（Link Prediction）和關係分類，以發現潛在的、尚未被顯式記錄的知識關聯。 第八章：前沿應用領域：解釋性AI與個性化推薦 知識圖譜在需要高可解釋性的復雜係統中展現齣巨大優勢。本章選取瞭兩個前沿應用案例進行深度剖析： 解釋性AI（XAI）： 展示瞭如何利用圖結構追蹤模型決策路徑，將“黑箱”預測過程可視化為一係列可驗證的知識鏈條。 情境化推薦係統： 討論瞭如何通過構建用戶-興趣-物品的多層知識關係圖，實現超越協同過濾的、更具情境感知和邏輯一緻性的個性化推薦策略。 第九章：知識圖譜的生命周期管理與倫理挑戰 一個成功的知識係統是“活的”，需要持續的更新、維護和治理。本章探討瞭知識圖譜的持續集成/持續部署（CI/CD）流程，包括自動化的知識漂移檢測和版本控製。最後，嚴肅討論瞭知識圖譜在數據隱私保護、偏見放大（Bias Amplification）以及知識産權方麵的倫理責任與治理框架。 本書旨在為計算機科學、信息管理、認知科學乃至決策科學領域的專業人士，提供一個全麵且深入的知識圖譜構建與應用藍圖，引導讀者超越單一技術的限製，構建齣真正具有洞察力的智能係統。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在人工智能領域摸爬滾打瞭多年的工程師，我深知理論與實踐脫節的痛苦。市麵上的很多深度學習書籍，要麼過於偏重理論，讓人覺得高深莫測，難以落地；要麼過於偏重代碼實現，但又缺乏對核心原理的深入剖析。當我看到這本《Deep Learning》的英文原版精裝本時，我就知道，這可能就是我一直在尋找的那本“聖經”。它完美地平衡瞭理論深度和工程實踐。書中對每一個模型，每一個概念的講解，都力求做到鞭闢入裏，深入淺齣。例如，在講解反嚮傳播算法時，它不僅給齣瞭數學推導，還詳細分析瞭梯度消失和爆炸等常見問題，並提供瞭相應的解決方案。在講解捲積神經網絡時，它不僅闡述瞭捲積層、池化層的原理，還深入探討瞭不同捲積核的意義，以及如何通過調整網絡結構來提升模型性能。更讓我驚喜的是，書中還提供瞭大量的代碼示例，這些代碼不僅清晰易懂，而且可以直接在主流深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）上運行。這大大縮短瞭理論知識轉化為實際應用的時間。我常常會在閱讀理論部分後，立即對照著代碼進行實驗，驗證自己的理解。這種“學以緻用”的學習方式，讓我受益匪淺。這本書的精裝設計也讓我在日常使用中倍感舒適，它能夠平攤在桌麵上，方便我隨時查閱。我經常帶著它參加技術交流會議，它就像我的“秘密武器”，總能給我帶來新的靈感和啓發。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在人工智能領域已經工作瞭數年的研究員，主要研究方嚮是計算機視覺。在我的職業生涯中，深度學習已經成為瞭不可或缺的核心工具。我閱讀過大量的深度學習相關的文獻和書籍，而這本《Deep Learning》的英文原版精裝本，無疑是我近年來閱讀過的最齣色、最全麵的一本。它的內容深度和廣度都達到瞭一個令人驚嘆的水平。書中不僅涵蓋瞭深度學習的經典模型和算法，還對一些最新的前沿研究成果進行瞭深入的探討，例如膠囊網絡、圖神經網絡等。作者們在理論推導上極其嚴謹，同時又注重實際應用的分析，提供瞭許多寶貴的工程實踐經驗和優化技巧。我尤其欣賞書中對各種模型內在機製的剖析，這對於我們進行更深入的研究和算法創新至關重要。例如，在講解注意力機製時，書中不僅給齣瞭數學公式，還詳細解釋瞭其背後的直觀意義，以及在不同任務中的應用優勢。此外，這本書的結構設計也非常閤理，邏輯清晰，章節之間的過渡自然流暢。即使是對於一些復雜的概念，通過書中清晰的闡述和圖解，也能夠被清晰地理解。精裝版的質量更是無可挑剔，印刷精美，紙張厚實，無論是翻閱還是收藏，都具有很高的價值。這本書已經成為瞭我日常工作中最重要的參考資料之一，我經常會翻閱其中的章節，從中獲取靈感，解決在研究中遇到的難題。

評分☆☆☆☆☆

這本《Deep Learning》的精裝英文原版，簡直是理論與實踐的完美結閤！我作為一個對深度學習充滿好奇的愛好者，在尋找一本能夠係統性梳理概念、又能指導實際操作的書籍時，真的花瞭不少心思。最初接觸深度學習，很多時候都是碎片化的信息，從各種博客、在綫課程中零散地學習，雖然能瞭解一些皮毛，但總覺得不夠深入，缺乏一種清晰的脈絡。當我拿到這本精裝原版時，首先就被它厚重的質感和精美的排版所吸引。翻開目錄，你會發現它幾乎涵蓋瞭深度學習的方方麵麵，從最基礎的神經網絡結構，到捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等經典模型，再到更高級的生成對抗網絡（GANs）和強化學習，應有盡有。最讓我驚喜的是，書中不僅僅是乾巴巴的數學公式推導，而是巧妙地將理論知識與實際應用場景相結閤。它會詳細講解每一個算法背後的原理，然後立即引齣如何在實際問題中應用這些算法，並配以清晰的僞代碼或Python示例。對於我這種喜歡動手實踐的人來說，這簡直是福音。我曾嘗試過用其他書籍來學習，但很多都過於理論化，讓我覺得遙不可及，或者又過於碎片化，讓我無從下手。而這本書，就好像一位經驗豐富的導師，循序漸進地引導你走進深度學習的世界，讓你不僅知其然，更能知其所以然。它教會我如何去理解模型的設計思路，如何去評估模型的性能，以及如何去優化模型以解決更復雜的問題。這本書的語言也非常地道，讀起來很流暢，雖然是英文原版，但對於有一定英文基礎的讀者來說，閱讀起來並不會感到特彆吃力。而且，很多核心概念的英文錶達，直接閱讀原版更能體會到其精髓，避免瞭翻譯過程中可能産生的歧義。

評分☆☆☆☆☆

我是一位正在攻讀計算機科學博士的學生，研究方嚮正是與機器學習緊密相關。在我的學術生涯中，深度學習無疑是當下最炙手可熱且至關重要的一個領域。我手中已經積纍瞭不少與深度學習相關的書籍，但當我看到這本《Deep Learning》的英文原版精裝本時，我還是毫不猶豫地決定入手。這本書的作者在深度學習領域享有盛譽，他們的研究成果和教學經驗都給我留下瞭深刻的印象。拿到書後，我立刻被其嚴謹的學術風格和深厚的理論功底所摺服。它不僅僅是一本介紹算法的書，更是一本深入剖析深度學習底層數學原理的書。書中對綫性代數、概率論、微積分等支撐深度學習的數學基礎知識進行瞭詳盡的講解，並在此基礎上，係統地闡述瞭各種神經網絡的構建原理、訓練方法以及優化策略。對於我這種需要進行前沿研究的學生來說，這種深入的理論梳理是必不可少的。我特彆欣賞書中對各個模型優缺點的分析，以及不同模型之間的聯係和演變過程。這種宏觀的視角能夠幫助我更好地理解整個深度學習的發展脈絡，從而為我的研究提供更廣闊的思路。此外，書中還包含瞭許多前沿的深度學習技術和應用案例，例如最新的注意力機製、Transformer模型等，這些內容對於我跟進學術前沿非常有幫助。這本書的精裝版製作精良，紙張質量上乘，印刷清晰，閱讀體驗極佳。雖然價格不菲，但考慮到其內容價值和作為學術參考書的長期使用性，我認為物超所值。它已經成為我書架上不可或缺的學術寶典。

評分☆☆☆☆☆

作為一個熱愛技術、並且一直關注人工智能發展的普通上班族，我一直對深度學習這個話題充滿濃厚的興趣。雖然我的工作內容並不直接涉及深度學習，但我深知這個領域正在以前所未有的速度改變著我們的世界。因此，我一直想找一本能夠係統地、全麵地瞭解深度學習的書籍。在網上搜索瞭很多資源後，我最終被這本《Deep Learning》的英文原版精裝本所吸引。第一眼看到這本書，我就被它沉甸甸的質感和精美的外觀所打動，這讓我覺得它一定是一本值得認真閱讀的書。雖然我是業餘學習者，但這本書的內容並沒有讓我感到望而卻步。它從最基礎的概念講起，循序漸進地引導讀者進入深度學習的殿堂。即使是一些復雜的數學概念，作者也用非常易懂的語言進行瞭闡述，並配以形象的比喻和圖示，讓非專業人士也能輕鬆理解。我尤其喜歡書中對各種應用場景的介紹，比如圖像識彆、自然語言處理、語音識彆等等，這些生動有趣的例子讓我對深度學習的應用有瞭更直觀的認識。讀這本書，我不僅僅是學習知識，更像是獲得瞭一種思維方式的啓迪。它讓我看到瞭人工智能的無限可能，也讓我對未來的科技發展充滿瞭期待。這本書的英文原版，讓我能夠直接接觸到最原始、最權威的信息，避免瞭信息傳遞過程中的損失。雖然偶爾會遇到一些不太熟悉的英文詞匯，但我會查閱字典，這個過程本身也是一種學習。

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很好的書 必須讀懂的一本書

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