深度學習 人工智能算法，機器學習奠基之作，AI聖經 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Ian Goodfellow(伊恩·古德費洛 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 人工智能
• 機器學習
• 算法
• AI
• 神經網絡
• 模式識彆
• Python
• TensorFlow
• PyTorch

店鋪： 英典圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：16427298146

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-07-01

基本信息

書名：深度學習 人工智能算法，機器學習奠基之作，AI聖經

：168.00元

作者：Ian Goodfellow(伊恩·古德費洛)、

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2017-07-01

ISBN：9787115461476

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《深度學習》由全球知名的三位專傢Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville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1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，它們被公認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。

目錄

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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 連續型變量和概率密度函數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.4 邊緣概率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.5 條件概率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3.6 條件概率的鏈式法則 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.7 獨立性和條件獨立性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.8 期望、方差和協方差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.9 常用概率分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
3.9.1 Bernoulli 分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.9.2 Multinoulli 分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.9.3 高斯分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.9.4 指數分布和 Laplace 分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
3.9.5 Dirac 分布和經驗分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.9.6 分布的混閤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.10 常用函數的有用性質. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .43
3.11 貝葉斯規則 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.12 連續型變量的技術細節 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.13 信息論 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.14 結構化概率模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
第 4 章 數值計算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.1 上溢和下溢 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
4.2 病態條件 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.3 基於梯度的優化方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
4.3.1 梯度之上：Jacobian 和 Hessian 矩陣 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
4.4 約束優化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
4.5 實例：綫性小二乘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
第 5 章 機器學習基礎. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .63
5.1 學習算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.1.1 任務 T . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
5.1.2 性能度量 P . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
5.1.3 經驗 E . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
5.1.4 示例：綫性迴歸 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
5.2 容量、過擬閤和擬閤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
5.2.1 沒有免費午餐定理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
5.2.2 正則化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
5.3 超參數和驗證集. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .76
5.3.1 交叉驗證 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
5.4 估計、偏差和方差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .77
5.4.1 點估計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
5.4.2 偏差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
5.4.3 方差和標準差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
5.4.4 權衡偏差和方差以小化均方誤差 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
5.4.5 一緻性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
5.5 大似然估計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
5.5.1 條件對數似然和均方誤差. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .84
5.5.2 大似然的性質 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
5.6 貝葉斯統計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
5.6.1 大後驗 (MAP) 估計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
5.7 監督學習算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5.7.1 概率監督學習 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5.7.2 支持嚮量機 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
5.7.3 其他簡單的監督學習算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .90
5.8 無監督學習算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .91
5.8.1 主成分分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
5.8.2 k-均值聚類 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .94
5.9 隨機梯度下降 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
5.10 構建機器學習算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.11 促使深度學習發展的挑戰 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.11.1 維數災難 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
5.11.2 局部不變性和平滑正則化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
5.11.3 流形學習 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

第 2 部分 深度網絡：現代實踐
第 6 章 深度前饋網絡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
6.1 實例：學習 XOR. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
6.2 基於梯度的學習 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
6.2.1 代價函數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
6.2.2 輸齣單元 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
6.3 隱藏單元. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .119
6.3.1 整流綫性單元及其擴展 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
6.3.2 logistic sigmoid 與雙麯正切函數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
6.3.3 其他隱藏單元 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
6.4 架構設計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .123
6.4.1 近似性質和深度. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .123
6.4.2 其他架構上的考慮 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .126
6.5 反嚮傳播和其他的微分算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .126
6.5.1 計算圖 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
6.5.2 微積分中的鏈式法則. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .128
6.5.3 遞歸地使用鏈式法則來實現反嚮傳播 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
6.5.4 全連接 MLP 中的反嚮傳播計算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
6.5.5 符號到符號的導數 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .131
6.5.6 一般化的反嚮傳播 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .133
6.5.7 實例：用於 MLP 訓練的反嚮傳播 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .135
6.5.8 復雜化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
6.5.9 深度學習界以外的微分 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
6.5.10 高階微分 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
6.6 曆史小記. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .139
第 7 章 深度學習中的正則化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141
7.1 參數範數懲罰 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
7.1.1 L2 參數正則化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
7.1.2 L1 正則化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144
7.2 作為約束的範數懲罰. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .146
7.3 正則化和約束問題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .147
7.4 數據集增強 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
7.5 噪聲魯棒性 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
7.5.1 嚮輸齣目標注入噪聲. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .150
7.6 半監督學習 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
7.7 多任務學習 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
7.8 提前終止. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .151
7.9 參數綁定和參數共享. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .156
7.9.1 捲積神經網絡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156
7.10 稀疏錶示. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .157
7.11 Bagging 和其他集成方法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .158
7.12 Dropout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .159
7.13 對抗訓練. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .165
7.14 切麵距離、正切傳播和流形正切分類器 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
第 8 章 深度模型中的優化. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .169
8.1 學習和純優化有什麼不同 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
8.1.1 經驗風險小化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
8.1.2 代理損失函數和提前終止 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
8.1.3 批量算法和小批量算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
8.2 神經網絡優化中的挑戰 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
8.2.1 病態 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
8.2.2 局部極小值 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
8.2.3 高原、鞍點和其他平坦區域 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .175
8.2.4 懸崖和梯度爆炸 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
8.2.5 長期依賴 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
8.2.6 非梯度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
8.2.7 局部和全局結構間的弱對應 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
8.2.8 優化的理論限製 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
8.3 基本算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .180
8.3.1 隨機梯度下降 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 180
8.3.2 動量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
8.3.3 Nesterov 動量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .183
8.4 參數初始化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
8.5 自適應學習率算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
8.5.1 AdaGrad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
8.5.2 RMSProp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
8.5.3 Adam . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189
8.5.4 選擇正確的優化算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .190
8.6 二階近似方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
8.6.1 牛頓法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190
8.6.2 共軛梯度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191
8.6.3 BFGS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193
8.7 優化策略和元算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
8.7.1 批標準化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
8.7.2 坐標下降 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196
8.7.3 Polyak 平均 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
8.7.4 監督預訓練 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197
8.7.5 設計有助於優化的模型 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199
8.7.6 延拓法和課程學習 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .199
第 9 章 捲積網絡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201
9.1 捲積運算. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .201
9.2 動機 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203
9.3 池化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
9.4 捲積與池化作為一種無限強的先驗 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 210
9.5 基本捲積函數的變體. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .211
9.6 結構化輸齣 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 218
9.7 數據類型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .219
9.8 高效的捲積算法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
9.9 隨機或無監督的特徵. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .220
9.10 捲積網絡的神經科學基礎 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
9.11 捲積網絡與深度學習的曆史 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226
第 10 章 序列建模：循環和遞歸網絡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
10.1 展開計算圖 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
10.2 循環神經網絡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .230
10.2.1 導師驅動過程和輸齣循環網絡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232
10.2.2 計算循環神經網絡的梯度 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233
10.2.3 作為有嚮圖模型的循環網絡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 235
10.2.4 基於上下文的 RNN 序列建模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237
10.3 雙嚮 RNN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239
10.4 基於編碼 - 解碼的序列到序列架構 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240
10.5 深度循環網絡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .242
10.6 遞歸神經網絡 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .243
10.7

《深度學習：人工智能算法，機器學習奠基之作，AI聖經》 引言：開啓智能時代的新篇章 在科技飛速發展的今天，人工智能（AI）已不再是遙不可及的科幻概念，而是深刻影響我們生活方方麵麵的現實力量。從智能手機中的語音助手，到自動駕駛汽車的導航係統，再到精準醫療的診斷工具，AI正以前所未有的速度滲透並重塑著我們的世界。而在這場席捲全球的智能革命背後，一個核心技術驅動著這一切的飛躍，它就是深度學習。 《深度學習：人工智能算法，機器學習奠基之作，AI聖經》 是一部劃時代的著作，它不僅為我們揭示瞭深度學習的奧秘，更將這一前沿技術置於更廣闊的人工智能與機器學習的宏偉圖景中，為讀者提供瞭一個係統、深入且富有洞察力的學習路徑。本書被譽為“AI聖經”，足見其在學界和業界的重要地位，它不僅僅是一本技術手冊，更是一份引領未來智能發展的思想寶典。 第一部分：機器學習的基石——理解智能的本質 在深入探討深度學習之前，本書首先為我們奠定瞭堅實的機器學習理論基礎。它將帶領讀者從最基礎的概念齣發，逐步理解機器學習的核心思想：如何讓機器從數據中學習，並根據學習到的模式做齣預測或決策，而無需進行明確的編程。 從統計學到學習算法： 本書會詳細闡述機器學習與統計學的緊密聯係，介紹諸如概率論、統計推斷、信息論等關鍵數學工具，這些工具是理解和構建機器學習模型的基石。讀者將學習到如何用數學語言來描述數據，以及如何量化模型的不確定性。 監督學習、無監督學習與強化學習： 這三大類機器學習範式將得到細緻的講解。 監督學習： 重點在於如何從帶有標簽的數據中學習映射關係，例如分類（識彆圖像中的貓或狗）、迴歸（預測房價）。本書會深入探討綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹等經典監督學習算法，並分析它們的優缺點及適用場景。 無監督學習： 關注於從未標記的數據中發現隱藏的模式和結構，例如聚類（將相似的客戶分組）、降維（簡化高維數據）。讀者將學習到 K-Means、主成分分析（PCA）、自編碼器等重要的無監督學習技術。 強化學習： 探討智能體如何在環境中通過試錯來學習最優策略，以最大化纍積奬勵。這將涉及到馬爾可夫決策過程（MDP）、Q-learning、深度Q網絡（DQN）等核心概念，為理解更復雜的智能體行為奠定基礎。 模型評估與選擇： 任何機器學習項目都離不開對模型性能的評估和選擇。本書將詳細介紹各種評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等），以及交叉驗證、模型正則化等防止過擬閤、提高模型泛化能力的重要技術。 第二部分：深度學習的崛起——神經網絡的革命 在構建瞭紮實的機器學習基礎後，本書將筆鋒一轉，聚焦於深度學習這一顛覆性的技術。深度學習之所以被稱為“深度”，在於其利用多層（深層）神經網絡來模擬人腦的學習過程，能夠自動從原始數據中提取復雜的、層次化的特徵。 神經網絡的基本單元：感知機與激活函數： 本書將從最簡單的神經網絡單元——感知機開始，講解其工作原理。隨後，將深入介紹各種激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh等），它們在引入非綫性、使得網絡能夠學習復雜模式方麵起著至關重要的作用。 多層感知機（MLP）： 讀者將學習到如何將多個感知機連接起來，構建齣具有隱藏層的多層感知機，並理解其在前饋過程中的信息流動。 反嚮傳播算法： 這是深度學習訓練的核心機製。本書將詳盡地解釋反嚮傳播算法的數學原理，包括梯度下降的更新過程，以及如何通過反嚮傳播來有效地調整網絡權重，從而最小化損失函數。 捲積神經網絡（CNNs）： 專為處理圖像等網格狀數據而設計的CNNs是深度學習在計算機視覺領域取得突破性進展的關鍵。本書將詳細講解捲積層、池化層、全連接層等CNNs的核心組件，並闡述其在圖像識彆、物體檢測等任務中的強大能力。讀者將理解捲積操作如何提取局部特徵，池化操作如何實現降維和特徵不變性。 循環神經網絡（RNNs）及其變體（LSTMs, GRUs）： 針對序列數據（如文本、時間序列）的特點，RNNs被設計齣來。本書將介紹RNNs如何通過循環連接來捕捉序列中的時間依賴性。同時，也將深入分析傳統RNNs在處理長序列時麵臨的梯度消失/爆炸問題，並重點講解長短期記憶網絡（LSTMs）和門控循環單元（GRUs）是如何通過精心設計的“門”機製來有效解決這些問題的，從而在自然語言處理、語音識彆等領域取得巨大成功。 生成對抗網絡（GANs）： GANs是近年來深度學習領域最引人注目的發展之一。本書將揭示GANs如何通過“生成器”和“判彆器”之間的對抗性訓練，生成逼真的人造數據，例如圖像、音樂等。讀者將理解其在圖像生成、風格遷移、數據增強等方麵的巨大潛力。 Transformer模型與注意力機製： Transformer模型憑藉其強大的並行處理能力和齣色的長距離依賴捕捉能力，徹底改變瞭自然語言處理領域。本書將深入解析Transformer的核心——自注意力（Self-Attention）機製，以及它如何使得模型在處理序列時能夠動態地權衡不同位置的信息。讀者將瞭解其在機器翻譯、文本摘要、問答係統等任務中的革命性應用。 第三部分：深度學習的應用與前沿探索 《深度學習：人工智能算法，機器學習奠基之作，AI聖經》並非僅僅停留在理論層麵，它更注重將深度學習的強大能力轉化為實際應用，並指引讀者探索未來的前沿方嚮。 計算機視覺的突破： 從圖像分類、物體檢測、語義分割到人臉識彆、圖像生成，本書將展示深度學習在計算機視覺領域的廣泛應用，並分析其背後的具體模型和技術。 自然語言處理的革新： 機器翻譯、文本生成、情感分析、問答係統等NLP任務，在深度學習的推動下實現瞭質的飛躍。本書將深入剖析深度學習模型如何理解和生成人類語言。 強化學習在現實中的應用： 從遊戲AI（如AlphaGo）到機器人控製、自動駕駛，本書將探討強化學習如何在復雜環境中做齣智能決策，並學習最優策略。 其他重要領域： 本書還將觸及深度學習在推薦係統、語音識彆、醫療診斷、金融風控等多個領域的應用，展示其跨行業的普適性和巨大價值。 模型優化與部署： 除瞭模型的設計與訓練，本書還會討論如何對模型進行優化以提高效率（如模型壓縮、量化），以及如何在實際環境中部署這些模型，讓深度學習技術真正落地。 倫理、挑戰與未來展望： 伴隨著深度學習的強大能力，也帶來瞭諸如數據隱私、算法偏見、可解釋性等一係列倫理和社會挑戰。本書將適時提齣這些問題，並展望深度學習的未來發展趨勢，例如更高效的模型、更強的泛化能力、以及與人類智能的更深層次融閤。 結語：通往智能未來的必讀之作 《深度學習：人工智能算法，機器學習奠基之作，AI聖經》是一部集理論深度、技術廣度與實踐應用為一體的權威著作。它以清晰的邏輯、嚴謹的論述和豐富的案例，帶領讀者穿越機器學習的起源，深入探索深度學習的每一個關鍵算法和模型，並最終領略其在各個領域的璀璨應用。 無論您是渴望入門人工智能領域的初學者，還是尋求深化理解的資深研究者，亦或是希望將AI技術應用於實際業務的開發者和決策者，本書都將是您不可或缺的知識寶庫。它不僅教會您“如何做”，更引導您理解“為什麼”，幫助您構建起堅實的理論框架和前瞻性的技術視野，從而在日新月異的智能時代中，把握機遇，引領變革，真正成為人工智能浪潮中的弄潮兒。這本“AI聖經”，將是您開啓智能未來之旅最可靠的啓明燈。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的瞬間，我就被它厚重的質感和封麵上簡潔而富有力量的設計所吸引。當我翻開第一頁，那撲麵而來的學術氣息，以及對深度學習和人工智能領域深邃的洞察，瞬間就點燃瞭我內心深處的求知欲。我一直對AI的世界充滿好奇，但總覺得隔著一層紗，無法窺探到其精髓。這本書就像一把鑰匙，為我打開瞭一扇通往AI核心算法的大門。我迫不及待地想要深入瞭解那些被譽為“奠基之作”的機器學習理論，以及那些引領AI浪潮的深度學習模型。作者的文字，雖然嚴謹，卻帶著一種引人入勝的魅力，仿佛一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導著我一步步走進這個前沿的科學領域。我期待著能在這本書中找到自己一直以來追尋的答案，並為自己在AI學習的道路上打下堅實的基礎。相信通過這本書的學習，我能夠更清晰地理解AI的運作機製，掌握其背後的原理，並對未來的AI發展趨勢有更深刻的認識。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一次思想的啓迪，一次智慧的探索。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我並不是科班齣身，我對人工智能的理解更多是停留在概念層麵，總覺得缺少瞭那份專業和係統。當我看到這本書的名字，尤其是“機器學習奠基之作”這樣的描述，我立刻被它吸引瞭。我感覺這可能是我進入AI領域，打下堅實基礎的絕佳機會。我希望這本書能夠以一種清晰、易懂的方式，為我梳理機器學習的脈絡，讓我明白從最基礎的算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸，到更復雜的算法，如支持嚮量機（SVM）、決策樹等等，它們各自的原理、優缺點以及適用場景。我特彆希望書中能夠包含大量的示例和圖解，能夠幫助我這個初學者更好地理解那些抽象的數學原理和算法模型。我期待著，讀完這本書後，我能夠真正理解“什麼是機器學習”，並且能夠開始嘗試自己動手實現一些基本的機器學習模型，將理論知識付諸實踐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字就帶著一股“神聖感”，人工智能的聖經，這足以激發我最深層次的探索欲望。我一直對AI領域的發展速度感到驚嘆，也對其背後湧現齣的各種創新算法充滿瞭好奇。這本書，是否就是那個能夠解答我所有疑問的“寶典”？我期待著書中能夠詳細闡述深度學習的那些核心概念，比如神經網絡的結構、反嚮傳播算法的原理、捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的精妙之處，以及它們是如何在圖像識彆、自然語言處理等領域取得突破性進展的。我希望通過這本書，能夠對這些復雜的算法有一個清晰的、深入的理解，而不僅僅是停留在錶麵。我想要知道，這些算法是如何被創造齣來的？它們是如何不斷演進和優化的？它們又將如何塑造我們未來的生活？我希望這本書能夠給我帶來一種“豁然開朗”的體驗，讓我真正領略到AI算法的魅力與力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計非常經典，沉甸甸的分量，仿佛承載著整個AI時代的智慧結晶。我一直認為，想要真正理解一個領域，就必須去追溯它的源頭，去學習那些奠定基石的經典理論。而這本書，恰恰滿足瞭我的這個願望。我渴望通過閱讀，能夠係統地梳理和理解機器學習的基本原理，那些看似抽象的概念，在作者的筆下，是否會變得生動而易於理解？我尤其對書中可能涉及的關於模型訓練、特徵工程、以及模型評估等方麵的內容充滿期待。我希望這本書能夠帶領我走齣那些零散的學習模式，形成一套完整的知識體係。我深知，AI算法的進步，離不開對基礎理論的紮實掌握。因此，我願意花時間和精力，去啃讀這本書，去吸收其中的營養，去構建屬於自己的AI知識框架。我希望在讀完這本書後，能夠自信地談論各種機器學習算法，並能將這些理論知識應用到實際的AI項目中。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都對人工智能的潛力感到著迷，並且深信它將是改變未來的關鍵力量。在眾多的AI相關書籍中，這本書的名字，尤其是“AI聖經”這樣的標簽，讓我覺得它可能蘊含著最核心、最前沿的知識。我希望通過這本書，能夠深入瞭解深度學習的最新進展和最激動人心的應用。我期待著書中能夠介紹那些引領AI革命的“大模型”，例如Transformer架構以及它在自然語言處理領域的統治地位，還有在計算機視覺領域備受矚目的各種新型網絡結構。我希望能從書中瞭解到，這些復雜的模型是如何訓練齣來的，以及它們是如何解決現實世界中的各種復雜問題的。我希望這本書能夠給我帶來一種前沿的視野，讓我能夠站在AI發展的最前沿，去理解和把握未來的趨勢，並從中找到自己可以貢獻的力量。