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[美] Ian Goodfellow伊恩·古德费洛 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

商品编码：27909055438

包装：平装-胶订

出版时间：2017-07-01

基本信息

书名：深度学习

定价：168.00元

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：500

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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AI！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等外众多专家推荐！深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。*后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。《深度学习》这本书既可以被本科生或研究生用于规划其学术界或工业界生涯，也适用于希望在各种产品或平台上开始使用深度学习技术的软件工程师。作者在本书的配套网站上为读者和教师提供了补充资料。中文版读者可以访问人民邮电出版社异步社区.epubit..获取相关信息。封面特色：由艺术家Daniel Ambrosi提供的中央公园杜鹃花步道梦幻景观。在Ambrosi的亿级像素全景图上，应用Joseph Smarr（Google）和Chirs Lamb（NVIDIA）修改后的Google DeepDream开源程序，创造了Daniel Ambrosi的“幻景”。

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：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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探索人工智能的智慧之光：理解深度学习的基石与未来 在信息爆炸的时代，人工智能（AI）的浪潮席卷全球，深刻地改变着我们生活的方方面面。从智能手机的语音助手，到自动驾驶汽车的精准导航，再到医疗诊断的效率提升，AI正以前所未有的速度渗透并重塑着我们的世界。而在这股技术革新的洪流中，深度学习（Deep Learning）无疑是最为耀眼的一颗明星，它如同为人工智能注入灵魂的智慧引擎，驱动着无数创新应用的诞生。 本书并非直接探讨一本具体的书籍，而是希望引领读者深入理解“深度学习”这一核心概念本身。我们将一同拨开迷雾，揭示深度学习的本质，探寻其背后的数学原理，理解其核心的算法模型，并展望它在未来可能扮演的关键角色。我们的目标是构建一个全面、深入的知识体系，让读者能够站在巨人的肩膀上，真正理解人工智能的核心驱动力。 第一章：人工智能的起源与演进——深度学习的土壤 在深入了解深度学习之前，有必要回溯人工智能的宏大历史。人工智能并非凭空出现，而是人类对智能本质不懈追求的产物。从早期的逻辑推理、符号主义，到后来的机器学习，再到如今的深度学习，AI的发展并非一蹴而就，而是经历了漫长的探索、迭代与突破。 人工智能的早期梦想： 我们可以追溯到图灵测试的提出，那个关于机器是否能思考的深刻问题，开启了人工智能的哲学思辨。早期的AI研究者们试图通过编码人类的逻辑规则来模拟智能，但很快发现，现实世界的复杂性远超简单的逻辑判断。 机器学习的兴起： 随着计算能力的提升和数据的积累，机器学习的概念应运而生。机器学习的核心思想是让计算机通过数据来“学习”，而不是被动地接受预设规则。决策树、支持向量机（SVM）、贝叶斯网络等经典算法，为AI的发展奠定了基础，并在特定领域取得了显著的成功。 神经网络的萌芽与低谷： 在机器学习的早期，人工神经网络（Artificial Neural Networks）就已出现。它们模仿人脑神经元的工作机制，通过连接层层传递信息。然而，受限于当时的计算能力和理论瓶颈（如“梯度消失”问题），神经网络的发展一度陷入低谷。 深度学习的破茧而出： 深度学习的真正崛起，得益于多项关键技术的突破：大规模数据集的可用性（如ImageNet），计算能力的飞跃（GPU的普及），以及改进的算法和训练技巧（如ReLU激活函数、Dropout、Adam优化器等）。这些因素共同作用，使得深层神经网络得以被有效地训练，并展现出惊人的学习能力。 第二章：神经网络的架构与原理——深度学习的骨骼 深度学习的核心在于“深度”的神经网络。理解这些神经网络的结构和工作原理，是掌握深度学习的关键。 神经元模型： 我们将从最基本的单元——神经元（Neuron）开始。理解其输入、加权求和、激活函数以及输出的过程，是构建更复杂网络的基础。激活函数（如Sigmoid、Tanh、ReLU）的选择，对网络的非线性表达能力至关重要。 多层感知机（MLP）： 这是最基础的全连接神经网络。介绍其输入层、隐藏层、输出层的结构，以及信息如何从输入层逐层传递到输出层。 前向传播（Forward Propagation）： 描述数据在网络中从输入到输出的流动过程，以及如何计算预测值。 反向传播（Backpropagation）： 这是深度学习训练的核心算法。详细解释梯度下降（Gradient Descent）原理，以及如何通过反向传播计算损失函数对网络参数的梯度，从而指导网络参数的更新。 损失函数（Loss Function）： 介绍不同类型的损失函数（如均方误差MSE、交叉熵CE），它们如何衡量模型的预测与真实值之间的差异，以及如何指导模型朝着减小误差的方向优化。 优化器（Optimizer）： 除了基本的梯度下降，我们将探讨更先进的优化器，如SGD with Momentum、Adagrad、RMSprop、Adam等，它们如何加速训练过程，并帮助模型跳出局部最优。 第三章：深度学习的核心模型——深度学习的血肉 深度学习并非单一的模型，而是包含多种强大且互补的网络架构，适用于不同的任务。 卷积神经网络（CNN）： 专为处理图像数据而设计。 卷积层（Convolutional Layer）： 介绍卷积核（Kernel）的作用，如何通过滑动卷积核提取图像的局部特征（如边缘、纹理）。 池化层（Pooling Layer）： 解释其降维和特征鲁棒性的作用（如最大池化、平均池化）。 全连接层（Fully Connected Layer）： 在特征提取完成后，将其展平并连接到全连接层进行分类或回归。 CNN的应用： 图像分类、目标检测、图像分割等。 循环神经网络（RNN）： 专为处理序列数据（如文本、时间序列）而设计。 循环连接（Recurrent Connection）： 介绍其“记忆”机制，如何将前一个时间步的信息传递到当前时间步。 RNN的挑战： 梯度消失/爆炸问题。 长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）： 详细介绍这些改进型的RNN，它们如何通过“门控机制”有效地缓解长期依赖问题，使其能够处理更长的序列。 RNN的应用： 机器翻译、文本生成、语音识别、情感分析等。 Transformer模型： 近年来在自然语言处理（NLP）领域引起革命性变化的模型。 自注意力机制（Self-Attention Mechanism）： 解释其如何允许模型在处理序列时，对序列中不同位置的元素赋予不同的权重，捕捉长距离依赖关系。 编码器-解码器结构（Encoder-Decoder Architecture）： Transformer如何基于自注意力机制构建高效的编码器和解码器。 Transformer的应用： BERT、GPT系列等预训练模型，极大地推动了NLP的发展。 生成对抗网络（GAN）： 学习生成逼真数据的模型。 生成器（Generator）与判别器（Discriminator）： 介绍它们之间的“博弈”关系，如何通过对抗训练使生成器产生越来越逼真的输出。 GAN的应用： 图像生成、风格迁移、数据增强等。 第四章：深度学习的训练与调优——让模型更上一层楼 构建了深度网络后，如何有效地训练和优化它们是实现高性能的关键。 数据预处理与增强： 介绍数据清洗、标准化、归一化等步骤，以及数据增强技术（如翻转、裁剪、颜色抖动）如何扩充数据集，提高模型的泛化能力。 超参数调优： 学习率（Learning Rate）、批量大小（Batch Size）、正则化参数（如L1, L2, Dropout率）等超参数对模型性能的影响，以及网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等调优方法。 防止过拟合（Overfitting）： 介绍过拟合的现象，以及通过正则化（L1/L2）、Dropout、早停（Early Stopping）、交叉验证等技术来缓解过拟合。 模型评估与选择： 介绍常用的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC），以及如何根据任务需求选择合适的模型。 迁移学习（Transfer Learning）与微调（Fine-tuning）： 介绍如何利用在大规模数据集上预训练好的模型，来加速在新任务上的训练，这极大地降低了对大量标注数据的依赖。 第五章：深度学习的应用领域与未来展望——人工智能的无限可能 深度学习的强大能力正在各个领域展现出惊人的潜力。 计算机视觉： 图像识别、人脸识别、自动驾驶中的障碍物检测、医学影像分析等。 自然语言处理： 机器翻译、文本摘要、问答系统、智能客服、情感分析、内容创作等。 语音技术： 语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、声纹识别等。 推荐系统： 个性化内容推荐、商品推荐、社交网络好友推荐等。 医疗健康： 疾病诊断、药物研发、基因组学分析等。 金融领域： 欺诈检测、风险评估、量化交易等。 游戏与娱乐： 游戏AI、内容生成、特效制作等。 未来展望： 更大规模的模型与更强大的算力： 预示着模型能力将进一步提升。 更高效、更通用的算法： 解决当前深度学习面临的效率和可解释性等问题。 多模态学习： 融合文本、图像、语音等多种信息，实现更全面的理解。 强化学习与深度学习的结合： 在决策和控制领域带来更多突破。 AI的伦理与安全： 探讨AI发展带来的社会影响，以及如何构建负责任的AI。 通过以上章节的深入探讨，我们旨在为读者构建一个清晰、系统、全面的深度学习知识框架。理解深度学习，不仅是掌握一项前沿技术，更是理解未来人工智能发展的脉络，洞察科技变革的趋势。我们希望本书能够成为您探索人工智能智慧之光的引路人，激发您对这个激动人心领域的更多好奇与思考。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将毕业的大学生，对人工智能充满了无限的热情。在课堂上，我接触到了深度学习的一些基础概念，但感觉老师讲授的内容非常碎片化，很难形成一个完整的知识体系。我的导师曾经多次提及《深度学习 AI圣经 Deep Learning中文版》，并将其誉为深度学习领域的“必读之作”。我一直把它视为我毕业后的“首要学习目标”。我希望这本书能够用通俗易懂的语言，将复杂的深度学习理论讲解清楚，让我这个“小白”也能看得懂。我特别希望能够了解神经网络的各种结构，比如CNN、RNN、Transformer等等，以及它们各自的优缺点和适用场景。同时，我也希望能学习到如何使用流行的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）来实现这些模型，并进行实际的项目开发。这本书的出现，对我来说，简直就是一场及时雨，它将是我从理论走向实践的绝佳桥梁，也是我迈向AI工程师之路的起点。我真的非常期待它能为我打开一扇全新的学习之门。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对深度学习这个领域都抱着一种既好奇又敬畏的态度。好奇的是它能够解决那么多过去看似不可能的问题，敬畏的是它背后那深邃的数学和算法的复杂性。《深度学习 AI圣经 Deep Learning中文版》这个名字，在我看来，已经代表了该领域最权威、最全面的知识集合。我希望这本书能够带我深入理解深度学习的数学基础，从线性代数、微积分到概率论，能够有足够详尽的阐述，让我不再对那些复杂的公式感到畏惧，而是能够真正理解它们是如何驱动模型进行学习的。我期待这本书能够引领我一步步构建起对深度学习的认知地图，让我能够清晰地看到不同算法之间的联系和区别，理解它们是如何随着时间推移而不断演进和优化的。这本书对我来说，不仅仅是学习知识，更是一种思维的启迪，我希望能通过它，培养出一种对深度学习问题的分析能力和解决能力。

评分☆☆☆☆☆

简直不敢相信我终于拿到了这本梦寐以求的书！《深度学习 AI圣经 Deep Learning中文版》！光是看到这个名字，就觉得沉甸甸的，充满了知识的重量。我之前接触过一些深度学习的入门资料，但总觉得像是在皮毛上打转，抓不住核心。朋友强烈推荐这本书，说它是“AI领域的圣经”，我毫不犹豫地立刻下单了。拿到书的那一刻，感觉真的像得到了一个宝藏。封面设计简洁大气，触感也很好，让人忍不住想立刻翻开它。我迫不及待地想进入这个深度学习的浩瀚世界，去探索那些神秘的算法，去理解那些强大的模型是如何运作的。我知道这本书内容会非常丰富，需要我花费大量的时间和精力去消化，但我已经做好了准备。我相信，通过学习这本书，我一定能真正掌握深度学习的核心技术，为我未来的学习和工作打下坚实的基础。我特别期待能深入理解那些复杂的数学原理，以及它们是如何在实际应用中发挥作用的。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一扇通往人工智能未来的大门，而我，正准备推开它！

评分☆☆☆☆☆

作为一名想要在AI领域取得突破的研究人员，我深知理论深度和实践广度的重要性。《深度学习 AI圣经 Deep Learning中文版》这个响亮的名字，早已在我圈子里流传，被视为理解深度学习前沿和核心的“圣经”。我迫切地希望能在这本书中找到对最新深度学习模型和理论的深刻解读。我期望它能够超越基础概念的介绍，深入到那些推动AI发展的最新研究成果，例如自注意力机制、生成对抗网络（GANs）的最新进展、以及强化学习在复杂任务中的应用等。我需要的是对这些前沿技术的原理、数学推导以及潜在的研究方向有清晰的把握。同时，我也希望这本书能提供一些关于如何进行创新性研究的思路和方法论，帮助我能够在这个快速发展的领域中找到自己的立足点，并做出有价值的贡献。这本书，对我来说，将是探索未知、挑战极限的重要指引。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在AI领域摸爬滚打了几年的从业者，我一直在寻找一本能够真正帮助我深化理解、系统梳理知识体系的书籍。《深度学习 AI圣经 Deep Learning中文版》这个名字，对我来说，简直就是一记响亮的警钟，告诉我“是时候该往深处走了”。市面上关于深度学习的书籍层出不穷，但真正能够达到“圣经”级别的，却少之又少。我希望这本书能够像它的名字一样，提供一套全面、深入且权威的深度学习知识框架。我期待它能够详细讲解从基础概念到前沿技术的演进过程，并且能够给出足够的理论支撑和实践指导。特别是对于那些我一直以来感觉模糊不清的理论细节，我希望这本书能够给我一个清晰的解释。我更看重的是它能否帮助我建立起一种“举一反三”的能力，让我不仅仅是记住公式和算法，更能理解它们背后的思想和逻辑，从而能够灵活运用到各种不同的问题场景中。这本书对我来说，不仅仅是提升技术能力的工具，更是一种重塑我AI认知体系的契机。