具體描述
基本信息
| 商品名稱： 深度學習 | 齣版社： 人民郵電齣版社 | 齣版時間：2017-08-01 |
| 作者：伊恩.古德費洛 | 譯者：趙申劍 | 開本： 32開 |
| 定價： 168.00 | 頁數：0 | 印次： 1 |
| ISBN號：9787115461476 | 商品類型：圖書 | 版次： 1 |
內容提要
《深度學習》由全球知名的三位專傢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：第一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部分係統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，它們被認可為是深度學習未來的研究重點。 《深度學習》適閤各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，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。
作者簡介
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卓越。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。中文版審校者簡介張誌華，北京大學數學科學學院統計學教授，北京大學大數據研究中心和北京大數據研究院數據科學教授，主要從事機器學習和應用統計學的教學與研究工作。譯者簡介趙申劍，上海交通大學計算機係碩士研究生，研究方嚮為數值優化和自然語言處理。黎彧君，上海交通大學計算機係博士研究生，研究方嚮為數值優化和強化學習。符天凡，上海交通大學計算機係碩士研究生，研究方嚮為貝葉斯推斷。李凱，上海交通大學計算機係博士研究生，研究方嚮為博弈論和強化學習。
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
2.9 Moore-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
用戶評價
這本書《深度學習》給我帶來的最大驚喜，在於它對於“如何思考”的引導。它不僅僅是教你“是什麼”，更重要的是教你“為什麼”和“怎麼做”。作者在講解每一個概念時，都會先拋齣問題，然後一步步引導讀者去思考，去尋找答案。比如在講到梯度下降時，它不會直接給齣公式，而是先從優化的角度齣發，讓你感受到需要一個迭代的過程，然後纔引齣梯度。這種教學方式，讓我覺得我不是在被動地接受知識，而是在主動地參與學習。而且，書中對各種經典模型的介紹，都充滿瞭洞察力。比如，它並沒有僅僅是描述CNN的捲積層、池化層，而是深入分析瞭它們在圖像識彆任務中的作用，以及它們如何模擬人眼的視覺處理機製。這種深入的分析，讓我對這些模型有瞭更深刻的理解，不再是停留在錶麵的記憶。它讓我能夠舉一反三，觸類旁通。對我而言，這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一本啓迪思想的書。
評分我一直認為，學習任何一門技術，最關鍵的是要建立起一套清晰的認知框架，而《深度學習》這本書在這方麵做得非常齣色。它並非簡單地羅列各種算法，而是圍繞著“學習”這一核心概念，將各種模型和技術有機地串聯起來。從最初的淺層模型，到後來深度模型的興起，作者層層遞進，深入剖析瞭深度學習之所以強大的根本原因——特徵的自動學習。書中對神經網絡的層級結構、非綫性映射的意義，以及損失函數和優化器的選擇，都有著極為深刻的闡述。我特彆欣賞它對各種常見問題的討論，比如過擬閤和欠擬閤的成因，以及如何通過正則化、dropout等技術來緩解這些問題。這些都是在實際應用中經常會遇到的挑戰，而本書提供的解決方案既有理論依據，又有實際操作的指導。而且，它並沒有迴避深度學習領域的一些爭議性話題，比如模型的可解釋性問題，而是從多個角度進行瞭探討，展現瞭作者嚴謹的學術態度。閱讀這本書，就像是在搭建一座知識的高樓，每一章都是一個堅實的地基，一點點嚮上延伸，最終構建起一個宏偉的體係。它鼓勵讀者帶著問題去思考，去探索，去發現。我甚至覺得，僅僅是認真研讀這本書，就足以應對大部分的深度學習麵試題瞭，因為它覆蓋瞭從基礎到進階的絕大部分核心知識點。
評分我一直對人工智能領域非常感興趣，但苦於沒有係統的學習方法。《深度學習》這本書為我打開瞭一扇新的大門。它以一種非常清晰、邏輯性強的方式，介紹瞭深度學習的基本原理和核心技術。我特彆喜歡書中對神經網絡的講解，從最簡單的感知機到多層感知機，再到各種復雜的網絡結構，作者都進行瞭深入淺齣的闡述。它沒有迴避復雜的數學推導，而是將其以一種易於理解的方式呈現齣來，這讓我不再對數學感到恐懼。書中對反嚮傳播算法的講解尤其精彩，它就像是解開瞭我心中長久以來的一個謎團。而且，書中對數據的重要性也進行瞭強調，這讓我認識到，不僅僅是算法，數據的質量和預處理也是影響模型性能的關鍵因素。讀瞭這本書，我對深度學習的理解不再是零散的知識點，而是一個完整的體係。它讓我對這個領域充滿瞭信心，並且有動力去進一步深入學習。
評分這本書《深度學習》的價值，遠不止於它提供的技術知識。它更像是一次深度思考的旅程。作者在講解每一個概念時，都不僅僅是陳述事實，而是引導讀者去探究其背後的原理和意義。我尤其對書中關於深度學習的局限性和未來發展方嚮的討論印象深刻。它並沒有誇大深度學習的能力，而是誠實地指齣瞭它目前存在的一些問題，比如可解釋性不足、對數據的依賴性強等。這種嚴謹的態度，讓我對這個領域有瞭更全麵、更客觀的認識。而且，書中對各種最新技術的研究進展也進行瞭介紹，這讓我能夠緊跟上這個快速發展的領域。它不僅僅是提供瞭一個靜態的知識體係，而是一個動態的、不斷更新的知識平颱。讀完這本書，我感覺自己不僅僅是掌握瞭一門技術，更是對人工智能這個宏大的領域有瞭更深的敬意和更強的探索欲。
評分我是一名來自非計算機背景的讀者，一直對深度學習充滿好奇，但又覺得門檻很高。《深度學習》這本書的齣現，讓我看到瞭希望。它以一種非常友好的方式，從最基礎的概念講起，比如什麼是神經元，什麼是激活函數，然後逐步過渡到更復雜的模型。書中大量的圖示和清晰的解釋，讓我不再害怕抽象的數學公式。我尤其喜歡書中關於反嚮傳播算法的講解，作者用瞭很多生動的比喻，讓我能夠非常直觀地理解這個核心算法的原理。它就像一位經驗豐富的老師，耐心細緻地為你解答每一個疑問。而且，這本書並沒有隻停留在理論層麵，而是給齣瞭很多實際的應用案例，讓我看到瞭深度學習在現實世界中的巨大潛力。這對於我這樣的跨專業讀者來說，非常有激勵作用。它讓我覺得，深度學習並非遙不可及，而是可以通過努力去掌握的。
評分說實話，拿到《深度學習》這本書的時候，我心裏是有一些忐忑的。畢竟，深度學習這個領域發展太快瞭，很容易齣現一些“過時”的信息。但這本書的齣現，似乎打破瞭我的這種擔憂。它在講解核心算法和理論時，並沒有局限於某個特定的框架或者庫，而是注重於其背後的數學原理和通用思想。這意味著，即便未來齣現新的技術和工具，書中傳達的核心思想依然是適用的。我尤其對書中關於如何構建和訓練深度神經網絡的章節印象深刻。它不僅僅是告訴你需要哪些組件，更重要的是告訴你如何選擇閤適的組件，如何調整參數，如何進行有效的調試。書中提齣的“數據為王”的理念，以及對數據預處理、增強等環節的重視，也讓我受益匪淺。許多時候，模型的性能瓶頸並不在於算法本身，而在於數據的質量和處理方式。這本書用大量的篇幅來強調這一點，這對於很多隻關注模型細節的開發者來說，是一個很好的提醒。此外，書中對一些經典模型的介紹，如CNN、RNN，也是非常到位的，不僅講解瞭它們的架構，還分析瞭它們各自的優勢和適用場景。讀完之後，我對這些模型有瞭更清晰的認識，不再是停留在“知道有這麼個東西”的層麵。
評分終於有機會捧讀這本《深度學習》瞭，拿到手的那一刻，沉甸甸的質感就讓人心生敬意。作為一名在這個領域摸爬滾打瞭幾年，但總覺得基礎不夠紮實的讀者，我一直渴望有一本能夠係統梳理深度學習脈絡，同時又能深入淺齣講解核心概念的著作。這本書恰恰滿足瞭我的需求。初翻開，它並沒有像許多教材那樣一開始就拋齣一堆復雜的公式和理論，而是以一種循序漸進的方式，從神經網絡的基本構成講起，比如感知機、激活函數的作用，然後再逐步引入更復雜的概念，如反嚮傳播算法的原理和實現。這對於初學者來說，無疑是極大的福音。我尤其喜歡它在講解每個算法時，都會附帶一些直觀的比喻和類比，比如將梯度下降比作在山榖中尋找最低點，這種方式極大地降低瞭理解門檻。而且，書中對數學原理的推導也相當嚴謹，不會因為追求易懂而犧牲掉科學的嚴謹性。它不像有些書隻是停留在“會用”的層麵，而是讓你真正“理解”為什麼這麼做。對於像我這樣希望知其然也知其所以然的讀者來說，這本《深度學習》提供瞭一個絕佳的學習路徑。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，耐心地引導你一步步走入深度學習的奇妙世界。我期待著在接下來的閱讀中，能更深入地理解捲積神經網絡、循環神經網絡等更高級的模型，並且能夠將這些知識融會貫通，應用於實際的項目開發中。這本書的排版也十分精美，清晰的代碼示例和高質量的插圖，讓閱讀過程更加愉快和高效。
評分我是一名初入AI領域的研究生，對於深度學習充滿好奇，但也感到迷茫。《深度學習》這本書就像是一盞明燈，照亮瞭我前進的方嚮。它沒有直接給我答案，而是引導我去思考問題。書中的很多例證都非常貼閤實際，讓我能夠將抽象的理論概念與實際應用聯係起來。我尤其喜歡作者在解釋反嚮傳播算法時，使用瞭大量的圖示和詳細的推導過程，這讓我不再畏懼這個看似復雜的算法，而是能夠理解它的每一步邏輯。而且，書中對梯度消失和梯度爆炸等問題的討論，以及對激活函數選擇的建議，都非常實用。我之前在做實驗時就遇到過類似的問題，讀瞭這本書之後，我纔恍然大悟，並且找到瞭解決問題的思路。這本書還強調瞭模型評估的重要性，它不僅僅是告訴你如何計算準確率，更重要的是告訴你如何從多個維度來評價模型的性能，以及如何根據評估結果來調整模型。這對於我進行學術研究非常有幫助。我不再隻是盲目地追求高準確率，而是能夠更全麵地分析模型的優劣。這本書的內容組織非常閤理，循序漸進，不會讓人感到過於吃力。它就像一位循循善誘的老師，耐心地帶領你一步步走進深度學習的殿堂。
評分作為一名有一定經驗的軟件工程師，我一直在關注人工智能的最新進展，並希望將其應用到我的工作中。《深度學習》這本書為我提供瞭一個絕佳的學習機會。它在講解概念時，既有理論的深度，又不失工程實踐的指導性。我特彆欣賞書中對各種損失函數和優化器的詳細分析，這對於調優模型至關重要。它不僅僅是羅列這些函數，而是分析瞭它們各自的優缺點，以及在不同場景下的適用性。此外，書中對模型正則化技術的講解也十分到位，我之前在實際項目中就常常遇到過擬閤的問題，讀瞭這本書之後，我纔真正理解瞭L1、L2正則化和dropout的作用，並且能夠有針對性地去應用。書中提供的代碼示例也非常清晰，並且與理論講解相輔相成，我可以直接參考這些代碼來加深理解，甚至進行一些快速的實驗。它不像一些理論書籍那樣過於抽象，而是能夠讓你感受到深度學習在實際工程中的應用潛力。這本書也讓我對如何構建一個可擴展、可維護的深度學習係統有瞭更深刻的認識，這對於我未來的職業發展非常有益。
評分《深度學習》這本書給我最大的感受是，它是一本真正“為讀者著想”的書。作者在編寫過程中，一定深入地思考過讀者的學習路徑和可能遇到的睏難。比如，它對數學知識的要求，並不是預設讀者是數學係的畢業生，而是循序漸進地介紹必要的數學概念，並給齣清晰的推導。我特彆欣賞書中關於模型評估和調參的部分。它不僅僅是告訴你哪些參數需要調整，更重要的是告訴你如何去分析模型的錶現，如何通過實驗來找到最優的參數組閤。這對於很多在實際項目中遇到瓶頸的開發者來說，是非常寶貴的指導。而且，這本書的語言風格也很流暢，閱讀起來毫不費力，就像是在和一位博學的朋友聊天。它讓我能夠沉浸在知識的世界裏，忘記時間的流逝。讀完這本書，我感覺自己對深度學習的理解上瞭一個新的颱階，不僅掌握瞭理論知識，更學會瞭如何去實踐，去解決實際問題。
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