深度學習 [美]Ian Goodfellow(伊恩·古德費洛)、[加] 978711546 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] Ian Goodfellow(伊恩·古德費洛 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• 神經網絡
• 人工智能
• 模式識彆
• 算法
• 數學
• 計算機科學
• 理論基礎
• 技術

店鋪： 博遠慧達圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：17121896686

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-07-01

溫馨提示： 我店與齣版社聯袂推齣特價館配圖書，旨在為廣大讀者提供低價格，優品質的書籍。 請認準書背封底直徑為1厘米方型或圓型的小孔，此為正版館配圖書的標誌。 極少數圖書可能略有磨損但不影響您閱讀！個彆圖書的光盤為原盤復刻。 如閱讀過程中發現圖書光盤無法正常讀取，本店會積極協助您網傳處理。

基本信息

書名:深度學習

定價：168.00元

售價：95.76元,便宜72.24元,摺扣57

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

---

內容提要

---

《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

---

作者介紹

---

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。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。

文摘

---

序言

---

《算法的奧秘：揭示計算思維的精髓》 內容簡介： 在信息爆炸的時代，算法如同隱藏在現象背後的驅動力，深刻地塑造著我們生活的方方麵麵。從搜索引擎精準的推薦，到智能手機流暢的運行，再到金融市場的瞬息萬變，算法無處不在，卻又常常被我們忽視。本書《算法的奧秘：揭示計算思維的精髓》將帶您踏上一場深度探索算法世界的旅程，揭開它們神秘的麵紗，領略計算思維的強大魅力。 本書並非一本枯燥的技術手冊，而是一部引人入勝的敘事，它將復雜的算法概念以清晰、直觀且富有啓發性的方式呈現給讀者。我們旨在打破算法與大眾之間的隔閡，讓每一個對智能係統、數據分析、乃至未來科技發展感興趣的讀者，都能理解算法的核心思想，掌握分析和解決問題的計算思維方法。 第一部分：算法的基石——思想的火花 我們的旅程從算法最核心的概念——“計算”本身開始。我們將追溯計算思想的起源，探討它如何從簡單的數學問題演變為支撐現代社會運轉的強大引擎。我們會深入理解“算法”的定義，它不僅僅是一係列指令，更是一種解決問題的邏輯框架，一種將復雜問題分解為可執行步驟的藝術。 我們將從最基礎的算法類型入手，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）。這些看似簡單的算法，實則是理解更復雜算法的基礎。我們會通過生動的故事和形象的比喻，闡述它們的工作原理、效率差異以及在實際應用中的重要性。例如，我們將模擬在一個巨大的圖書館中尋找一本特定的書籍，用不同的排序和查找策略來展示算法的優劣，從而讓讀者直觀感受效率的重要性。 接著，我們將探討數據結構，它們是算法高效運作的“倉庫”和“組織者”。我們會介紹鏈錶、棧、隊列、樹、圖等基本數據結構，並解釋它們如何影響算法的性能。理解數據結構是理解算法精髓的關鍵，因為不同的數據結構能夠以截然不同的方式存儲和訪問信息，從而直接影響算法的執行速度和資源消耗。我們將通過圖文並茂的方式，展示這些數據結構的內部構造及其在實際場景中的應用，比如用鏈錶來管理一係列待處理的任務，用樹來組織文件係統，用圖來錶示社交網絡關係。 第二部分：算法的進化——智慧的演進 隨著我們對基礎算法的理解日益加深，本書將逐漸深入到更高級、更具智慧的算法領域。我們將探索動態規劃，這是一種通過將大問題分解為子問題並存儲子問題的解來避免重復計算的強大技術。我們將通過經典的例子，如背包問題、最長公共子序列問題，來展現動態規劃的精妙之處，並闡述它在優化問題、路徑規劃等領域的廣泛應用。 貪心算法是另一種重要的算法範式，它在每一步都做齣當前看起來最優的選擇，期望最終能達到全局最優。我們將通過例如霍夫曼編碼、最小生成樹等例子，來講解貪心算法的策略和局限性，並討論在什麼情況下貪心算法能夠取得理想的結果。 圖算法是本書的另一個重要組成部分。圖作為一種強大的建模工具，能夠錶示現實世界中各種相互連接的關係，如交通網絡、通信綫路、社交關係等。我們將介紹圖的遍曆算法（如廣度優先搜索、深度優先搜索），以及用於尋找最短路徑（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）和最小生成樹（如Prim算法、Kruskal算法）的關鍵算法。這些算法在導航係統、網絡路由、資源分配等領域扮演著至關重要的角色。 第三部分：算法的力量——思維的革新 本書的第三部分將觸及算法在解決復雜問題和驅動創新中的核心作用。我們將介紹迴溯算法和分支限界法，這些技術特彆適用於解決搜索空間巨大的組閤優化問題，例如八皇後問題、旅行商問題等。我們將深入剖析它們如何通過係統地探索所有可能的解決方案，並利用剪枝策略來提高效率。 本書還將重點介紹一些在現代計算中至關重要的算法思想，例如分治法。分治法將一個大問題分解成若乾個規模更小的相同問題，然後遞歸地解決這些子問題，最後將子問題的解閤並起來得到原問題的解。著名的歸並排序和快速排序算法就是分治法的典範。我們將展示分治法如何將看似難以解決的問題，通過層層分解變得迎刃而解。 此外，我們還會觸及一些概率性算法和近似算法的概念。在某些情況下，找到精確解可能極其睏難甚至不可能，此時概率性算法（如濛特卡洛算法）和近似算法就顯得尤為重要。我們將闡述它們如何利用概率和統計的原理，或者在可接受的誤差範圍內找到接近最優的解，從而在實際應用中提供高效且可行的解決方案。 第四部分：算法的未來——智能的展望 《算法的奧秘》的最後部分將目光投嚮算法的未來發展及其對社會的深遠影響。我們將探討機器學習算法的崛起，它們使得計算機能夠從數據中學習，而無需顯式編程。我們將簡要介紹監督學習、無監督學習、強化學習等基本概念，並探討它們如何驅動著我們今天看到的許多人工智能應用，例如圖像識彆、自然語言處理和推薦係統。 本書還將展望算法在科學研究、工程設計、醫療健康、金融科技等前沿領域的應用前景，以及算法倫理、偏見和安全性等重要議題。我們希望通過這本書，讀者不僅能掌握算法的基本原理和常用方法，更能培養一種“計算思維”，即用算法的視角去分析問題、設計解決方案，並以批判性的眼光審視技術的發展。 誰適閤閱讀本書？ 無論您是計算機科學的初學者，希望建立紮實的算法基礎；是正在從事數據科學、人工智能等相關領域的專業人士，希望深化對算法的理解；還是對現代科技發展充滿好奇，渴望瞭解驅動這一切的底層邏輯的普通讀者，本書都將是您的理想選擇。 《算法的奧秘：揭示計算思維的精髓》是一次智力上的探險，它將點燃您對計算的激情，開啓您對算法世界的無限探索。在書中，您將不僅僅學習到算法的知識，更能收獲一種解決問題的全新思維方式，一種在信息時代不可或缺的核心競爭力。讓我們一起，解開算法的層層迷霧，擁抱計算思維的強大力量，共同塑造一個更加智能、高效和美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

我對某些經典模型的講解方式印象尤為深刻，比如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的部分。作者並沒有滿足於介紹標準的網絡結構，而是深入挖掘瞭這些結構背後的核心設計哲學——即如何有效地利用數據中的特定結構信息（如空間局部性和時間序列依賴性）。例如，在講解CNN時，對權值共享（Weight Sharing）和池化（Pooling）的幾何意義的剖析，遠比我之前讀過的任何資料都要透徹。這些深入的洞察力，讓我意識到，深度學習的強大並非僅僅依賴於堆疊更多的層數，更在於對問題結構建模的智慧。這種從“是什麼”到“為什麼有效”的深入挖掘，極大地提升瞭我的建模直覺，讓我開始能夠批判性地看待新的網絡架構，並嘗試自己設計齣更具針對性的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的翻譯質量也值得稱贊，這一點對於技術書籍尤為重要，因為一個不準確的術語翻譯可能導緻整個概念的理解偏差。我對比瞭幾個核心術語的翻譯，如“梯度消失”（Vanishing Gradient）和“反嚮傳播”（Backpropagation），譯者都采用瞭業內公認且準確的錶達，確保瞭閱讀的流暢性和專業性。更難得的是，它在保持專業性的同時，文風也相當流暢自然，讀起來沒有那種生硬的“翻譯腔”。這種精良的製作水準，使得讀者可以將注意力完全集中在復雜的概念本身，而無需在理解晦澀的語言上額外耗費精力。對於一本匯集瞭如此深厚知識體係的作品來說，高水平的本地化工作是其價值得以最大化釋放的關鍵，這一點，本書的齣版方無疑是做到瞭位。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人，那種深邃的藍色調，配上簡潔有力的白色字體，立刻讓人感受到一種專業和嚴謹的氣息。我拿到書的時候，首先就被它厚實的質感和紙張的細膩程度所打動，這絕對是一本可以長期珍藏的案頭工具書。雖然我還沒完全啃完，但光是瀏覽目錄和前幾章的章節標題，就能感覺到作者在知識體係構建上的用心良苦。它似乎不僅僅是在羅列算法，更像是在構建一個完整的、邏輯嚴密的認知框架，引導讀者從最基礎的數學原理齣發，一步步深入到復雜的網絡結構和前沿的研究方嚮。這種循序漸進的編排方式，對於那些希望係統性學習深度學習，而不是僅僅停留在應用層麵調包的工程師和研究人員來說，簡直是福音。我尤其欣賞作者在引入新概念時，總會先給齣一個清晰的直覺性解釋，然後再輔以嚴謹的數學推導，這使得晦澀的理論不再那麼高不可攀，極大地降低瞭初學者的入門門檻，讓我在閱讀過程中充滿瞭探索的樂趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構安排體現齣極強的宏觀視野，它像是一部史詩，清晰地勾勒齣深度學習從萌芽到成熟的完整脈絡。它不僅涵蓋瞭監督學習的基石，還慷慨地介紹瞭無監督學習、生成模型（如GANs）以及強化學習的初步概念，這保證瞭讀者不會因為專注於某一子領域而視野受限。對我個人而言，最吸引我的是它對模型泛化能力和正則化技術的大篇幅討論。在當前模型參數動輒上億的時代，如何確保模型在新數據上的錶現，比單純追求訓練誤差的降低更為關鍵。書中關於偏差-方差權衡、Dropout的隨機性和貝葉斯方法的探討，都提供瞭堅實的理論框架來指導我們在實踐中如何“馴服”這些強大的模型，避免過度擬閤帶來的陷阱，這種前瞻性的指導價值，是其他隻關注“如何快速搭建”的書籍所無法比擬的。

評分☆☆☆☆☆

說實話，當我決定深入研究這個領域時，市麵上的教材多如牛毛，大多要麼過於偏重工程實踐，代碼片段堆砌過多卻缺乏理論深度，要麼則完全陷入純數學的泥潭，讓人望而卻步。但這本書給我的感覺截然不同，它找到瞭一種近乎完美的平衡點。它沒有迴避那些至關重要的綫性代數和概率論基礎，但處理得非常巧妙，隻是點到為止，足以支撐後續的深度學習內容，而不是拖遝地進行數學預備教育。我特彆留意瞭關於優化算法的那幾個章節，作者對SGD及其變體的闡述，不僅詳盡地分析瞭收斂性的理論保證，還很到位地討論瞭它們在實際訓練中可能遇到的鞍點問題和局部最優陷阱，這顯示齣作者不僅是理論傢，更是資深的實踐者。這種將理論與實踐深度融閤的敘事手法，讓我感覺自己不是在讀一本教科書，而是在跟隨一位經驗豐富的導師進行一對一的研討，每翻過一頁，都能感受到思維的碰撞和知識的積纍。

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

印刷清晰，還不錯。

評分☆☆☆☆☆

可口可樂瞭可口可樂瞭可口可樂^_^

評分☆☆☆☆☆

此用戶未填寫評價內容

評分☆☆☆☆☆

這個書挺好的

評分☆☆☆☆☆

正版書 還比較新 謝謝

評分☆☆☆☆☆

深度學習必備書籍。書有點破損，不影響閱讀。

評分☆☆☆☆☆

可口可樂瞭可口可樂瞭可口可樂^_^

評分☆☆☆☆☆

印刷清晰，還不錯。