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伊恩·古德费洛 著

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店铺： 人民邮电出版社官方旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

商品编码：13934463279

开本：16

出版时间：2017-08-01

页数：500

内容介绍

《深度学习》由全球zhiming的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville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。

目录

第 1 章 引言                                                                               1 

11 本书面向的读者                                                                   7 

12 深度学习的历史趋势                                                               8 

121 神经网络的众多名称和命运变迁                                                 8 

122 与日俱增的数据量                                                             12 

123 与日俱增的模型规模                                                          13 

124 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击                                    15 

第 1 部分 应用数学与机器学习基础 

第 2 章 线性代数                                                                         19 

21 标量、向量、矩阵和张量                                                          19 

22 矩阵和向量相乘                                                                 21 

23 单位矩阵和逆矩阵                                                                22 

24 线性相关和生成子空间                                                           23 

25 范数                                                                             24 

26 特殊类型的矩阵和向量                                                           25 

27 特征分解                                                                          26 

28 奇异值分解                                                                       28 

29 Moore-Penrose 伪逆                                                               28 

210 迹运算                                                                           29 

211 行列式                                                                           30 

212 实例：主成分分析                                                              30 

第 3 章 概率与信息论                                                                   34 

31 为什么要使用概率                                                                34 

32 随机变量                                                                          35 

33 概率分布                                                                          36 

331 离散型变量和概率质量函数                                                    36 

332 连续型变量和概率密度函数                                                    36 

34 边缘概率                                                                          37 

35 条件概率                                                                          37 

36 条件概率的链式法则                                                              38 

37 独立性和条件独立性                                                              38 

38 期望、方差和协方差                                                              38 

39 常用概率分布                                                                     39 

391 Bernoulli 分布                                                                40 

392 Multinoulli 分布                                                              40 

393 高斯分布                                                                     40 

394 指数分布和 Laplace 分布                                                      41 

395 Dirac 分布和经验分布                                                         42 

396 分布的混合                                                                   42 

310 常用函数的有用性质                                                           43 

311 贝叶斯规则                                                                      45 

312 连续型变量的技术细节                                                          45 

313 信息论                                                                           47 

314 结构化概率模型                                                                 49 

第 4 章 数值计算                                                                         52 

41 上溢和下溢                                                                       52 

42 病态条件                                                                          53 

43 基于梯度的优化方法                                                              53 

431 梯度之上：Jacobian 和 Hessian 矩阵                                            56 

44 约束优化                                                                          60 

45 实例：线性ZUI小二乘                                                              61 

第 5 章 机器学习基础                                                                   63 

51 学习算法                                                                          63 

511 任务 T                                                                      63 

512 性能度量 P                                                                   66 

513 经验 E                                                                       66 

514 示例：线性回归                                                               68 

52 容量、过拟合和欠拟合                                                            70 

521 没有免费午餐定理                                                             73 

522 正则化                                                                       74 

53 超参数和验证集                                                                 76 

531 交叉验证                                                                     76 

54 估计、偏差和方差                                                               77 

541 点估计                                                                       77 

542 偏差                                                                         78 

543 方差和标准差                                                                 80 

544 权衡偏差和方差以ZUI小化均方误差                                              81 

545 一致性                                                                       82 

55 ZUI大似然估计                                                                     82 

551 条件对数似然和均方误差                                                     84 

552 ZUI大似然的性质                                                               84 

56 贝叶斯统计                                                                       85 

561 ZUI大后验 (MAP) 估计                                                         87 

57 监督学习算法                                                                     88 

571 概率监督学习                                                                 88 

572 支持向量机                                                                   88 

573 其他简单的监督学习算法                                                     90 

58 无监督学习算法                                                                 91 

581 主成分分析                                                                   92 

582 k-均值聚类                                                                   94 

59 随机梯度下降                                                                     94 

510 构建机器学习算法                                                               96 

511 促使深度学习发展的挑战                                                        96 

5111 维数灾难                                                                    97 

5112 局部不变性和平滑正则化                                                     97 

5113 流形学习                                                                    99 

第 2 部分 深度网络：现代实践 

第 6 章 深度前馈网络                                                                   105 

61 实例：学习 XOR                                                                107 

62 基于梯度的学习                                                                 110 

621 代价函数                                                                    111 

622 输出单元                                                                    113 

63 隐藏单元                                                                       119 

631 整流线性单元及其扩展                                                       120 

632 logistic sigmoid 与双曲正切函数                                               121 

633 其他隐藏单元                                                                122 

64 架构设计                                                                       123 

641 万能近似性质和深度                                                        123 

642 其他架构上的考虑                                                           126 

65 反向传播和其他的微分算法                                                    126 

《深度学习：AI圣经》—— 构建智能未来的基石 引言：通往智能时代的大门 在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小说的情节，而是深刻改变我们生活、工作乃至思考方式的现实力量。从智能推荐算法到自动驾驶汽车，从疾病诊断到语言翻译，AI的身影无处不在。而深度学习，作为AI领域的核心驱动力，正以前所未有的速度和深度，解锁着机器的智能潜力。 《深度学习：AI圣经》并非仅仅是一本技术手册，它更是一次关于智能的深刻探索，一次对未来趋势的精准预判，更是每一位渴望站在科技前沿、把握时代脉搏的数据科学家和机器学习研究者的必备指南。本书旨在以最系统、最深入、最实用的方式，带领读者穿越深度学习的迷人世界，理解其核心原理，掌握其实践技巧，并最终能够独立构建、优化和应用先进的深度学习模型，解决现实世界中的复杂问题。 本书核心价值：从理论到实践的全面飞跃 本书最大的特色在于其“AI圣经”的定位，这不仅仅是一个响亮的称号，更是我们对内容深度、广度和权威性的郑重承诺。我们精心策划了涵盖深度学习方方面面的内容，力求为读者构建一个完整、连贯且易于理解的学习路径。 第一部分：深度学习的理论基石——理解智能的本质 在深入探索各种复杂的模型和算法之前，理解其背后的数学原理和核心概念至关重要。本书的开篇将从最基础的概念出发，逐步建立起读者对深度学习的扎实理论认知。 神经网络的启蒙： 我们将从最简单的感知机（Perceptron）讲起，回顾人工神经网络的起源和演进。读者将理解神经元的工作机制、激活函数的关键作用，以及多层感知机（MLP）如何通过叠加非线性变换来学习复杂的模式。 反向传播的魔力： 反向传播算法是训练神经网络的灵魂。本书将用清晰的图示和数学推导，深入剖析梯度下降法的原理，解释误差如何逐层传播并更新网络权重，从而实现模型的学习。我们将探讨不同优化器（如SGD, Adam, RMSprop）的优劣，以及它们如何影响训练的效率和收敛性。 正则化与防止过拟合： 深度学习模型强大的拟合能力有时也会带来过拟合的风险。本书将详细介绍多种有效的正则化技术，包括L1/L2正则化、Dropout、早停法（Early Stopping）以及数据增强（Data Augmentation），帮助读者构建更具鲁棒性和泛化能力的模型。 损失函数的设计艺术： 损失函数是衡量模型性能的标尺。我们将介绍适用于不同任务（如分类、回归）的常用损失函数，并探讨如何根据具体问题设计定制化的损失函数，以引导模型朝着期望的方向学习。 第二部分：经典深度学习模型的深度解析——掌握强大的工具箱 在建立起坚实的理论基础后，本书将带领读者深入探索一系列在人工智能领域具有里程碑意义的经典深度学习模型。我们不仅仅介绍模型的结构，更侧重于解析其设计的巧妙之处、解决了哪些关键问题，以及在实际应用中的优势。 卷积神经网络（CNN）的视觉革命： CNN是图像识别、目标检测等视觉任务的基石。我们将从卷积层、池化层、全连接层等基本组件入手，详细解析CNN如何通过局部感受野、权值共享等机制有效地提取图像的空间特征。本书将深入讲解经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，并分析它们各自的创新点和发展脉络。读者将学会如何设计和应用CNN解决图像分类、物体识别、语义分割等问题。 循环神经网络（RNN）的时序智慧： 对于处理序列数据，如文本、语音、时间序列，RNN系列模型发挥着至关重要的作用。我们将介绍RNN的基本结构，并重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过引入门控机制，有效地解决长期依赖问题。本书将深入探讨RNN在自然语言处理（NLP）领域的应用，如机器翻译、文本生成、情感分析等。 Transformer模型的颠覆性创新： Transformer架构的出现，彻底改变了序列建模的格局，并在NLP领域取得了前所未有的成功。本书将详细阐述Transformer的核心机制——自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention），解释它如何实现并行计算，并高效地捕捉序列中的长距离依赖关系。我们将深入介绍BERT、GPT系列等基于Transformer的预训练模型，以及它们在各种NLP任务中的强大表现。 第三部分：深度学习的进阶探索——应对复杂挑战 在掌握了核心模型之后，本书将进一步拓展读者的视野，介绍深度学习在更广泛、更复杂场景下的应用和进阶技术。 生成式对抗网络（GAN）的创造力： GAN以其“创造”新数据的能力，在图像生成、风格迁移、数据增强等领域引起了广泛关注。本书将深入解析GAN的生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈过程，介绍各种GAN的变种，如DCGAN、StyleGAN、CycleGAN等，并指导读者如何构建和训练GAN模型。 强化学习的决策智能： 强化学习（RL）是让智能体（Agent）通过与环境交互来学习最优策略的领域。我们将介绍RL的基本概念，如状态、动作、奖励、值函数、策略等，并讲解Q-learning、Deep Q-Network（DQN）、Policy Gradient等经典算法。本书将展示RL在游戏AI、机器人控制、资源优化等领域的应用。 图神经网络（GNN）的连接智慧： 现实世界中存在大量的图结构数据，如社交网络、分子结构、知识图谱等。图神经网络（GNN）为处理这类数据提供了强大的工具。本书将介绍GNN的基本原理，包括节点表示学习、图卷积等，并探讨其在推荐系统、药物发现、交通预测等领域的应用。 迁移学习与预训练模型： 从零开始训练一个深度学习模型往往需要大量的数据和计算资源。本书将详细介绍迁移学习（Transfer Learning）的概念，以及如何利用预训练模型（Pre-trained Models）来加速模型的开发和提升性能。我们将重点介绍如何 fine-tune 预训练模型以适应特定任务。 第四部分：深度学习的实践指南——从代码到部署 理论的学习最终需要落实到实践。本书的最后一部分将聚焦于深度学习的工程实践，帮助读者将所学知识转化为可执行的解决方案。 主流深度学习框架（PyTorch & TensorFlow）： 我们将详细介绍当前最流行的深度学习框架PyTorch和TensorFlow的使用方法。读者将学习如何使用这些框架构建、训练和评估深度学习模型，包括数据加载、模型定义、损失计算、梯度更新等关键步骤。 数据预处理与特征工程： 优秀的数据预处理和特征工程是深度学习成功的关键。本书将提供实用的技巧和策略，帮助读者处理缺失值、异常值，进行特征缩放、编码，以及构建有效的特征表示。 模型评估与调优： 如何准确地评估模型的性能，并有效地进行超参数调优，是提升模型效果的关键环节。我们将介绍各种评估指标，如准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等，并讲解网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等调优方法。 模型部署与应用： 将训练好的模型部署到实际生产环境中，是实现AI价值的最终步骤。本书将介绍模型部署的常见方式，如RESTful API、移动端部署（如TensorFlow Lite, PyTorch Mobile）以及边缘计算等，并探讨模型推理的优化策略。 本书特色与读者收益： 系统性与权威性： 本书力求涵盖深度学习的核心概念、主流模型和前沿技术，内容严谨，逻辑清晰，是读者系统学习深度学习的权威参考。 理论与实践的完美结合： 在深入讲解理论的同时，本书提供了丰富的代码示例和实践指导，帮助读者将抽象概念转化为具体行动。 面向未来： 本书不仅关注经典模型，更着眼于当前和未来的发展趋势，为读者提供前瞻性的视野。 适合人群： 数据科学家： 渴望掌握最新AI技术，解决复杂数据问题的专业人士。 机器学习研究者： 希望深入理解深度学习原理，开展前沿研究的学者。 软件工程师： 希望将AI技术融入产品开发，构建智能应用的开发者。 在校学生： 计算机科学、人工智能、统计学等相关专业的学生。 对AI充满好奇的爱好者： 希望系统了解深度学习，探索智能世界奥秘的读者。 结语：开启你的智能之旅 《深度学习：AI圣经》不仅仅是一本书，它是一个起点，一个平台，更是您通往智能时代的重要阶梯。我们相信，通过本书的学习，您将不仅掌握深度学习的强大工具，更能培养出解决复杂智能问题的分析能力和创新思维。让我们一起，用深度学习的力量，塑造更加智能、更加美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

翻开《异步图书 深度学习 AI圣经 Deep Learning 数据科学家 机器学习》这本书，扑面而来的就是一种严谨而又充满活力的学术氛围。纸张的触感很细腻，印刷的字迹也非常清晰，即使是长篇的数学公式，也一点不显得拥挤。 我一直对深度学习中的各种神经网络结构充满好奇，这本书在这方面的介绍让我眼前一亮。它不仅仅罗列出各种模型，更重要的是，它深入剖析了这些模型的内在机制，例如卷积神经网络是如何模拟人类视觉系统的，循环神经网络又是如何处理时序数据的，等等。这种“知其然，知其所以然”的学习方式，正是我所追求的。 我是一名正在向数据科学家转型的数据分析师，因此，书中关于“数据科学家”和“机器学习”的实践性内容，对我来说至关重要。我希望这本书能够提供一些关于如何从数据中提取有价值信息，以及如何利用机器学习模型解决实际业务问题的指导。如果能够包含一些项目实战的案例，那就太棒了。 书名中的“AI圣经”给我一种权威感，让我相信这本书的内容是经过精心筛选和组织，能够为我提供一个全面的AI知识框架。而“异步”这个词，则让我联想到它可能包含了一些非传统的、更具创新性的学习方法，例如通过交互式的方式来学习，或者鼓励读者进行个性化的探索，这让我非常期待。 总而言之，《异步图书 深度学习 AI圣经 Deep Learning 数据科学家 机器学习》给我的第一印象是：它是一本内容翔实、讲解深入、且兼具理论深度和实践指导意义的优秀著作。我非常有信心，这本书将成为我深入学习和掌握AI技术的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本《异步图书 深度学习 AI圣经 Deep Learning 数据科学家 机器学习》给我的第一感觉就是“干货满满”。它不是那种浮光掠影式地介绍概念的书，而是非常深入地探讨了每一个技术细节。我尤其喜欢书中对算法的讲解，很多我之前觉得难以理解的原理，在这本书里都得到了非常清晰和透彻的阐释。 我是一个偏爱实战派的学习者，所以我迫不及待地翻到了关于“数据科学家”和“机器学习”的应用章节。我希望能在这本书中找到关于如何从零开始构建一个机器学习项目的完整流程，包括数据预处理、特征工程、模型选择、训练、调优以及部署等关键环节。如果书中能够提供一些真实的案例分析，那就更完美了。 书名中的“AI圣经”和“深度学习”这些词汇，让我对这本书的内容深度和广度充满了期待。我希望它能带领我全面了解当前AI领域的最新进展，并为我打下坚实的基础。同时，“异步”这个词也让我感到一丝好奇，它是否意味着这本书的学习方式可以更加灵活，例如可以根据个人的掌握程度来跳过或深入某些章节，而不是被强制性地按照一个固定的顺序来学习。 我特别欣赏书中在介绍复杂概念时，所采用的循序渐进的方式。它不会一下子抛出大量信息，而是先从基础概念讲起，然后逐步引入更高级的理论和模型。这种层层递进的讲解方式，对于我这样需要反复理解才能掌握知识的学习者来说，非常有帮助。 总的来说，《异步图书 深度学习 AI圣经 Deep Learning 数据科学家 机器学习》给我的初步印象是：它是一本能够真正帮助读者深入理解AI技术，并将其应用于实际的宝藏。我期待通过阅读这本书，能够极大地提升我的AI技能和应用能力。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《异步图书 深度学习 AI圣经 Deep Learning 数据科学家 机器学习》，就迫不及待地翻看了起来。第一感觉就是它的厚重感，拿在手里沉甸甸的，仿佛承载着整个AI领域的精髓。书的装帧设计也很考究，封面配色既有科技感又不失沉稳，触感细腻，让人爱不释手。 迫不及待地翻到目录，粗略扫了一眼，发现章节的划分非常清晰，从基础的数学原理，到核心的深度学习模型，再到实际的应用场景，几乎涵盖了AI学习的每一个重要环节。尤其是一些章节的标题，例如“神经网络的数学基石”、“卷积神经网络的视觉魔力”、“循环神经网络的时序奥秘”等等，都充满了吸引力，让人对接下来的内容充满好奇。 我是一个对AI充满热情，但又觉得门槛有点高的初学者。这本《异步图书 深度学习 AI圣经 Deep Learning 数据科学家 机器学习》的出现，就像一盏指路明灯。我特别关注那些“面向数据科学家”和“机器学习实战”的部分，希望它能提供一些切实可行的方法论和案例，帮助我理解如何在真实世界中应用这些复杂的算法。 我注意到书中提到了“异步”这个概念，这让我联想到它可能是一种更灵活、更高效的学习方式。我一直觉得传统的线性学习模式有时会让人感到枯燥乏味，如果这本书能够提供一些跳跃性的、模块化的学习路径，或者引导读者通过实践来驱动理解，那将是极大的福音。我非常期待它能够在我学习AI的道路上，提供一种与众不同的视角和方法。 总而言之，从初步的接触来看，《异步图书 深度学习 AI圣经 Deep Learning 数据科学家 机器学习》给我留下了非常深刻的第一印象。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一次通往AI世界深处的邀请函。我预感，这本书将成为我未来机器学习和深度学习学习道路上不可或缺的重要伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本《异步图书 深度学习 AI圣经 Deep Learning 数据科学家 机器学习》的排版真的太舒服了，纸张的质感也相当不错，摸起来有一种温润的感觉，不会像有些书那样粗糙。我最喜欢的是它在讲解复杂概念的时候，经常会配上清晰易懂的图示，有时候一个图就能把一个我琢磨半天的理论一下子点透，这种“可视化”的学习方式对我来说简直太友好了。 而且，书里的语言风格也很吸引我。它不像那种纯粹的学术论文，枯燥乏味，而是用一种比较生动、甚至带点叙事性的方式来阐述技术原理，偶尔还会穿插一些历史背景或者哲学思考，让整个学习过程不那么机械。感觉作者是很用心在编写这本书，不仅仅是技术的堆砌，更是对知识的梳理和升华。 我特别喜欢书里提到的“AI圣经”这个说法，它给了我一种崇敬感，也暗示了这本书内容的深度和广度。我一直希望能有一本能够系统性地、深入浅出地讲解深度学习和机器学习的权威著作，而这本书似乎正是我想找的。那些关于“数据科学家”的章节，更是让我充满了期待，我希望它能帮助我理解如何从数据中挖掘价值，以及如何构建一个完整的数据科学项目。 我还注意到书名中“异步”这两个字，这让我感到很新奇。我一直在思考，这是否意味着这本书的内容可以按照自己的节奏来学习，不受传统线性结构的束缚？我一直觉得学习AI需要大量的实践和反思，如果这本书能提供一些非线性的学习建议，或者鼓励读者去探索不同的研究方向，那将是巨大的创新。 总的来说，我对于《异步图书 深度学习 AI圣经 Deep Learning 数据科学家 机器学习》的期望非常高。它不仅在外观设计上令人满意，更重要的是，我感觉它在内容呈现和学习体验上都花了大量心思，这让我相信它能够成为我深入理解AI领域的宝贵资源。

评分☆☆☆☆☆

从拿到《异步图书 深度学习 AI圣经 Deep Learning 数据科学家 机器学习》这本厚厚的书开始，我就被它散发出的专业气息所吸引。封面设计简约大气，字体清晰，一看就是精心打磨过的作品。翻开书页，我立刻被书中严谨的逻辑结构和流畅的文字所吸引。 我特别关注的是书中的理论推导部分。我一直觉得，要真正理解一个算法，光知道怎么用是不够的，必须了解其背后的数学原理和推导过程。《异步图书 深度学习 AI圣经 Deep Learning 数据科学家 机器学习》在这方面做得非常出色，它把复杂的数学公式用非常易于理解的方式呈现出来，并且对每一步的推导都给出了详细的解释，让人能够跟着作者的思路一步步深入。 我是一名希望在实际工作中应用机器学习技术的工程师，因此，我对书中关于“数据科学家”和“实际应用”的章节特别感兴趣。我希望这本书能提供一些关于如何将理论知识转化为实际解决方案的指导，例如如何选择合适的模型、如何处理数据、如何评估模型性能等等。这些都是我在日常工作中经常会遇到的挑战。 书名中的“AI圣经”给我一种权威和全面的感觉，这正是我希望从一本学习书中获得的。我希望它能覆盖AI领域的核心概念，并对这些概念进行深入的剖析，让我能够建立起一个扎实的知识体系。同时，“异步”这个词也让我很好奇，不知道它是否暗示了一种更灵活、更个性化的学习方式，能够让我根据自己的进度和兴趣来安排学习内容。 总而言之，初次接触《异步图书 深度学习 AI圣经 Deep Learning 数据科学家 机器学习》，我就对它充满了信心。它不仅在外观上专业，更重要的是，我预感到它在内容上具有很高的学术价值和实践指导意义，将成为我深入学习AI的宝贵财富。