深度学习 [美]Ian Goodfellow(伊恩·古德费洛)、[加] 978711546 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Ian Goodfellow(伊恩·古德费洛 著

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店铺： 博远慧达图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

商品编码：17121896686

包装：平装-胶订

出版时间：2017-07-01

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基本信息

书名:深度学习

定价：168.00元

售价：95.76元,便宜72.24元,折扣57

作者:Ian Goodfellow(伊恩·古德费洛)、

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2017-07-01

ISBN：9787115461476

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《深度学习》由全球知名的三位专家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

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作者介绍

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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。中文版审校者简介张志华，北京大学数学科学学院统计学教授，北京大学大数据研究中心和北京大数据研究院数据科学教授，主要从事机器学习和应用统计学的教学与研究工作。译者简介赵申剑，上海交通大学计算机系硕士研究生，研究方向为数值优化和自然语言处理。黎彧君，上海交通大学计算机系博士研究生，研究方向为数值优化和强化学习。符天凡，上海交通大学计算机系硕士研究生，研究方向为贝叶斯推断。李凯，上海交通大学计算机系博士研究生，研究方向为博弈论和强化学习。

文摘

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序言

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《算法的奥秘：揭示计算思维的精髓》 内容简介： 在信息爆炸的时代，算法如同隐藏在现象背后的驱动力，深刻地塑造着我们生活的方方面面。从搜索引擎精准的推荐，到智能手机流畅的运行，再到金融市场的瞬息万变，算法无处不在，却又常常被我们忽视。本书《算法的奥秘：揭示计算思维的精髓》将带您踏上一场深度探索算法世界的旅程，揭开它们神秘的面纱，领略计算思维的强大魅力。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一部引人入胜的叙事，它将复杂的算法概念以清晰、直观且富有启发性的方式呈现给读者。我们旨在打破算法与大众之间的隔阂，让每一个对智能系统、数据分析、乃至未来科技发展感兴趣的读者，都能理解算法的核心思想，掌握分析和解决问题的计算思维方法。 第一部分：算法的基石——思想的火花 我们的旅程从算法最核心的概念——“计算”本身开始。我们将追溯计算思想的起源，探讨它如何从简单的数学问题演变为支撑现代社会运转的强大引擎。我们会深入理解“算法”的定义，它不仅仅是一系列指令，更是一种解决问题的逻辑框架，一种将复杂问题分解为可执行步骤的艺术。 我们将从最基础的算法类型入手，例如排序算法（如冒泡排序、快速排序）和搜索算法（如二分查找）。这些看似简单的算法，实则是理解更复杂算法的基础。我们会通过生动的故事和形象的比喻，阐述它们的工作原理、效率差异以及在实际应用中的重要性。例如，我们将模拟在一个巨大的图书馆中寻找一本特定的书籍，用不同的排序和查找策略来展示算法的优劣，从而让读者直观感受效率的重要性。 接着，我们将探讨数据结构，它们是算法高效运作的“仓库”和“组织者”。我们会介绍链表、栈、队列、树、图等基本数据结构，并解释它们如何影响算法的性能。理解数据结构是理解算法精髓的关键，因为不同的数据结构能够以截然不同的方式存储和访问信息，从而直接影响算法的执行速度和资源消耗。我们将通过图文并茂的方式，展示这些数据结构的内部构造及其在实际场景中的应用，比如用链表来管理一系列待处理的任务，用树来组织文件系统，用图来表示社交网络关系。 第二部分：算法的进化——智慧的演进 随着我们对基础算法的理解日益加深，本书将逐渐深入到更高级、更具智慧的算法领域。我们将探索动态规划，这是一种通过将大问题分解为子问题并存储子问题的解来避免重复计算的强大技术。我们将通过经典的例子，如背包问题、最长公共子序列问题，来展现动态规划的精妙之处，并阐述它在优化问题、路径规划等领域的广泛应用。 贪心算法是另一种重要的算法范式，它在每一步都做出当前看起来最优的选择，期望最终能达到全局最优。我们将通过例如霍夫曼编码、最小生成树等例子，来讲解贪心算法的策略和局限性，并讨论在什么情况下贪心算法能够取得理想的结果。 图算法是本书的另一个重要组成部分。图作为一种强大的建模工具，能够表示现实世界中各种相互连接的关系，如交通网络、通信线路、社交关系等。我们将介绍图的遍历算法（如广度优先搜索、深度优先搜索），以及用于寻找最短路径（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）和最小生成树（如Prim算法、Kruskal算法）的关键算法。这些算法在导航系统、网络路由、资源分配等领域扮演着至关重要的角色。 第三部分：算法的力量——思维的革新 本书的第三部分将触及算法在解决复杂问题和驱动创新中的核心作用。我们将介绍回溯算法和分支限界法，这些技术特别适用于解决搜索空间巨大的组合优化问题，例如八皇后问题、旅行商问题等。我们将深入剖析它们如何通过系统地探索所有可能的解决方案，并利用剪枝策略来提高效率。 本书还将重点介绍一些在现代计算中至关重要的算法思想，例如分治法。分治法将一个大问题分解成若干个规模更小的相同问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来得到原问题的解。著名的归并排序和快速排序算法就是分治法的典范。我们将展示分治法如何将看似难以解决的问题，通过层层分解变得迎刃而解。 此外，我们还会触及一些概率性算法和近似算法的概念。在某些情况下，找到精确解可能极其困难甚至不可能，此时概率性算法（如蒙特卡洛算法）和近似算法就显得尤为重要。我们将阐述它们如何利用概率和统计的原理，或者在可接受的误差范围内找到接近最优的解，从而在实际应用中提供高效且可行的解决方案。 第四部分：算法的未来——智能的展望 《算法的奥秘》的最后部分将目光投向算法的未来发展及其对社会的深远影响。我们将探讨机器学习算法的崛起，它们使得计算机能够从数据中学习，而无需显式编程。我们将简要介绍监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念，并探讨它们如何驱动着我们今天看到的许多人工智能应用，例如图像识别、自然语言处理和推荐系统。 本书还将展望算法在科学研究、工程设计、医疗健康、金融科技等前沿领域的应用前景，以及算法伦理、偏见和安全性等重要议题。我们希望通过这本书，读者不仅能掌握算法的基本原理和常用方法，更能培养一种“计算思维”，即用算法的视角去分析问题、设计解决方案，并以批判性的眼光审视技术的发展。 谁适合阅读本书？ 无论您是计算机科学的初学者，希望建立扎实的算法基础；是正在从事数据科学、人工智能等相关领域的专业人士，希望深化对算法的理解；还是对现代科技发展充满好奇，渴望了解驱动这一切的底层逻辑的普通读者，本书都将是您的理想选择。 《算法的奥秘：揭示计算思维的精髓》是一次智力上的探险，它将点燃您对计算的激情，开启您对算法世界的无限探索。在书中，您将不仅仅学习到算法的知识，更能收获一种解决问题的全新思维方式，一种在信息时代不可或缺的核心竞争力。让我们一起，解开算法的层层迷雾，拥抱计算思维的强大力量，共同塑造一个更加智能、高效和美好的未来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，立刻让人感受到一种专业和严谨的气息。我拿到书的时候，首先就被它厚实的质感和纸张的细腻程度所打动，这绝对是一本可以长期珍藏的案头工具书。虽然我还没完全啃完，但光是浏览目录和前几章的章节标题，就能感觉到作者在知识体系构建上的用心良苦。它似乎不仅仅是在罗列算法，更像是在构建一个完整的、逻辑严密的认知框架，引导读者从最基础的数学原理出发，一步步深入到复杂的网络结构和前沿的研究方向。这种循序渐进的编排方式，对于那些希望系统性学习深度学习，而不是仅仅停留在应用层面调包的工程师和研究人员来说，简直是福音。我尤其欣赏作者在引入新概念时，总会先给出一个清晰的直觉性解释，然后再辅以严谨的数学推导，这使得晦涩的理论不再那么高不可攀，极大地降低了初学者的入门门槛，让我在阅读过程中充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

说实话，当我决定深入研究这个领域时，市面上的教材多如牛毛，大多要么过于偏重工程实践，代码片段堆砌过多却缺乏理论深度，要么则完全陷入纯数学的泥潭，让人望而却步。但这本书给我的感觉截然不同，它找到了一种近乎完美的平衡点。它没有回避那些至关重要的线性代数和概率论基础，但处理得非常巧妙，只是点到为止，足以支撑后续的深度学习内容，而不是拖沓地进行数学预备教育。我特别留意了关于优化算法的那几个章节，作者对SGD及其变体的阐述，不仅详尽地分析了收敛性的理论保证，还很到位地讨论了它们在实际训练中可能遇到的鞍点问题和局部最优陷阱，这显示出作者不仅是理论家，更是资深的实践者。这种将理论与实践深度融合的叙事手法，让我感觉自己不是在读一本教科书，而是在跟随一位经验丰富的导师进行一对一的研讨，每翻过一页，都能感受到思维的碰撞和知识的积累。

评分☆☆☆☆☆

这本书的翻译质量也值得称赞，这一点对于技术书籍尤为重要，因为一个不准确的术语翻译可能导致整个概念的理解偏差。我对比了几个核心术语的翻译，如“梯度消失”（Vanishing Gradient）和“反向传播”（Backpropagation），译者都采用了业内公认且准确的表达，确保了阅读的流畅性和专业性。更难得的是，它在保持专业性的同时，文风也相当流畅自然，读起来没有那种生硬的“翻译腔”。这种精良的制作水准，使得读者可以将注意力完全集中在复杂的概念本身，而无需在理解晦涩的语言上额外耗费精力。对于一本汇集了如此深厚知识体系的作品来说，高水平的本地化工作是其价值得以最大化释放的关键，这一点，本书的出版方无疑是做到了位。

评分☆☆☆☆☆

我对某些经典模型的讲解方式印象尤为深刻，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的部分。作者并没有满足于介绍标准的网络结构，而是深入挖掘了这些结构背后的核心设计哲学——即如何有效地利用数据中的特定结构信息（如空间局部性和时间序列依赖性）。例如，在讲解CNN时，对权值共享（Weight Sharing）和池化（Pooling）的几何意义的剖析，远比我之前读过的任何资料都要透彻。这些深入的洞察力，让我意识到，深度学习的强大并非仅仅依赖于堆叠更多的层数，更在于对问题结构建模的智慧。这种从“是什么”到“为什么有效”的深入挖掘，极大地提升了我的建模直觉，让我开始能够批判性地看待新的网络架构，并尝试自己设计出更具针对性的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排体现出极强的宏观视野，它像是一部史诗，清晰地勾勒出深度学习从萌芽到成熟的完整脉络。它不仅涵盖了监督学习的基石，还慷慨地介绍了无监督学习、生成模型（如GANs）以及强化学习的初步概念，这保证了读者不会因为专注于某一子领域而视野受限。对我个人而言，最吸引我的是它对模型泛化能力和正则化技术的大篇幅讨论。在当前模型参数动辄上亿的时代，如何确保模型在新数据上的表现，比单纯追求训练误差的降低更为关键。书中关于偏差-方差权衡、Dropout的随机性和贝叶斯方法的探讨，都提供了坚实的理论框架来指导我们在实践中如何“驯服”这些强大的模型，避免过度拟合带来的陷阱，这种前瞻性的指导价值，是其他只关注“如何快速搭建”的书籍所无法比拟的。

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这本书这里最便宜，发货快，挺好！

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不方便小白自学，需要很强的专业知识背景。

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不错 正版 没有损坏

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印刷品质比较差。不像是正版。

评分☆☆☆☆☆

深度学习必备书籍。书有点破损，不影响阅读。

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正版书 还比较新 谢谢

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内容不错，看了受益匪浅。

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不错 正版 没有损坏

评分☆☆☆☆☆

不错 正版 没有损坏