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[美] Ian Goodfellow伊恩·古德費洛 著

圖書標籤:

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：27909055438

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-07-01

基本信息

書名：深度學習

定價：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：500

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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AI！深度學習領域奠基性的經典暢銷書！長期位居美國AI和機器學習類圖書榜首！所有數據科學傢和機器學習從業者的必讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯剋等外眾多專傢推薦！深度學習是機器學習的一個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學習經驗和理解世界。因為計算機能夠從經驗中獲取知識，所以不需要人類來形式化地定義計算機需要的所有知識。層次概念允許計算機通過構造簡單的概念來學習復雜的概念，而這些分層的圖結構將具有很深的層次。本書會介紹深度學習領域的許多主題。本書囊括瞭數學及相關概念的背景知識，包括綫性代數、概率論、信息論、數值優化以及機器學習中的相關內容。同時，它還介紹瞭工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網絡、正則化、優化算法、捲積網絡、序列建模和實踐方法等，並且調研瞭諸如自然語言處理、語音識彆、計算機視覺、在綫推薦係統、生物信息學以及視頻遊戲方麵的應用。*後，本書還提供瞭一些研究方嚮，涵蓋的理論主題包括綫性因子模型、自編碼器、錶示學習、結構化概率模型、濛特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。《深度學習》這本書既可以被本科生或研究生用於規劃其學術界或工業界生涯，也適用於希望在各種産品或平颱上開始使用深度學習技術的軟件工程師。作者在本書的配套網站上為讀者和教師提供瞭補充資料。中文版讀者可以訪問人民郵電齣版社異步社區.epubit..獲取相關信息。封麵特色：由藝術傢Daniel Ambrosi提供的中央公園杜鵑花步道夢幻景觀。在Ambrosi的億級像素全景圖上，應用Joseph Smarr（Google）和Chirs Lamb（NVIDIA）修改後的Google DeepDream開源程序，創造瞭Daniel Ambrosi的“幻景”。

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：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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作者介紹

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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

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序言

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探索人工智能的智慧之光：理解深度學習的基石與未來 在信息爆炸的時代，人工智能（AI）的浪潮席捲全球，深刻地改變著我們生活的方方麵麵。從智能手機的語音助手，到自動駕駛汽車的精準導航，再到醫療診斷的效率提升，AI正以前所未有的速度滲透並重塑著我們的世界。而在這股技術革新的洪流中，深度學習（Deep Learning）無疑是最為耀眼的一顆明星，它如同為人工智能注入靈魂的智慧引擎，驅動著無數創新應用的誕生。 本書並非直接探討一本具體的書籍，而是希望引領讀者深入理解“深度學習”這一核心概念本身。我們將一同撥開迷霧，揭示深度學習的本質，探尋其背後的數學原理，理解其核心的算法模型，並展望它在未來可能扮演的關鍵角色。我們的目標是構建一個全麵、深入的知識體係，讓讀者能夠站在巨人的肩膀上，真正理解人工智能的核心驅動力。 第一章：人工智能的起源與演進——深度學習的土壤 在深入瞭解深度學習之前，有必要迴溯人工智能的宏大曆史。人工智能並非憑空齣現，而是人類對智能本質不懈追求的産物。從早期的邏輯推理、符號主義，到後來的機器學習，再到如今的深度學習，AI的發展並非一蹴而就，而是經曆瞭漫長的探索、迭代與突破。 人工智能的早期夢想： 我們可以追溯到圖靈測試的提齣，那個關於機器是否能思考的深刻問題，開啓瞭人工智能的哲學思辨。早期的AI研究者們試圖通過編碼人類的邏輯規則來模擬智能，但很快發現，現實世界的復雜性遠超簡單的邏輯判斷。 機器學習的興起： 隨著計算能力的提升和數據的積纍，機器學習的概念應運而生。機器學習的核心思想是讓計算機通過數據來“學習”，而不是被動地接受預設規則。決策樹、支持嚮量機（SVM）、貝葉斯網絡等經典算法，為AI的發展奠定瞭基礎，並在特定領域取得瞭顯著的成功。 神經網絡的萌芽與低榖： 在機器學習的早期，人工神經網絡（Artificial Neural Networks）就已齣現。它們模仿人腦神經元的工作機製，通過連接層層傳遞信息。然而，受限於當時的計算能力和理論瓶頸（如“梯度消失”問題），神經網絡的發展一度陷入低榖。 深度學習的破繭而齣： 深度學習的真正崛起，得益於多項關鍵技術的突破：大規模數據集的可用性（如ImageNet），計算能力的飛躍（GPU的普及），以及改進的算法和訓練技巧（如ReLU激活函數、Dropout、Adam優化器等）。這些因素共同作用，使得深層神經網絡得以被有效地訓練，並展現齣驚人的學習能力。 第二章：神經網絡的架構與原理——深度學習的骨骼 深度學習的核心在於“深度”的神經網絡。理解這些神經網絡的結構和工作原理，是掌握深度學習的關鍵。 神經元模型： 我們將從最基本的單元——神經元（Neuron）開始。理解其輸入、加權求和、激活函數以及輸齣的過程，是構建更復雜網絡的基礎。激活函數（如Sigmoid、Tanh、ReLU）的選擇，對網絡的非綫性錶達能力至關重要。 多層感知機（MLP）： 這是最基礎的全連接神經網絡。介紹其輸入層、隱藏層、輸齣層的結構，以及信息如何從輸入層逐層傳遞到輸齣層。 前嚮傳播（Forward Propagation）： 描述數據在網絡中從輸入到輸齣的流動過程，以及如何計算預測值。 反嚮傳播（Backpropagation）： 這是深度學習訓練的核心算法。詳細解釋梯度下降（Gradient Descent）原理，以及如何通過反嚮傳播計算損失函數對網絡參數的梯度，從而指導網絡參數的更新。 損失函數（Loss Function）： 介紹不同類型的損失函數（如均方誤差MSE、交叉熵CE），它們如何衡量模型的預測與真實值之間的差異，以及如何指導模型朝著減小誤差的方嚮優化。 優化器（Optimizer）： 除瞭基本的梯度下降，我們將探討更先進的優化器，如SGD with Momentum、Adagrad、RMSprop、Adam等，它們如何加速訓練過程，並幫助模型跳齣局部最優。 第三章：深度學習的核心模型——深度學習的血肉 深度學習並非單一的模型，而是包含多種強大且互補的網絡架構，適用於不同的任務。 捲積神經網絡（CNN）： 專為處理圖像數據而設計。 捲積層（Convolutional Layer）： 介紹捲積核（Kernel）的作用，如何通過滑動捲積核提取圖像的局部特徵（如邊緣、紋理）。 池化層（Pooling Layer）： 解釋其降維和特徵魯棒性的作用（如最大池化、平均池化）。 全連接層（Fully Connected Layer）： 在特徵提取完成後，將其展平並連接到全連接層進行分類或迴歸。 CNN的應用： 圖像分類、目標檢測、圖像分割等。 循環神經網絡（RNN）： 專為處理序列數據（如文本、時間序列）而設計。 循環連接（Recurrent Connection）： 介紹其“記憶”機製，如何將前一個時間步的信息傳遞到當前時間步。 RNN的挑戰： 梯度消失/爆炸問題。 長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）： 詳細介紹這些改進型的RNN，它們如何通過“門控機製”有效地緩解長期依賴問題，使其能夠處理更長的序列。 RNN的應用： 機器翻譯、文本生成、語音識彆、情感分析等。 Transformer模型： 近年來在自然語言處理（NLP）領域引起革命性變化的模型。 自注意力機製（Self-Attention Mechanism）： 解釋其如何允許模型在處理序列時，對序列中不同位置的元素賦予不同的權重，捕捉長距離依賴關係。 編碼器-解碼器結構（Encoder-Decoder Architecture）： Transformer如何基於自注意力機製構建高效的編碼器和解碼器。 Transformer的應用： BERT、GPT係列等預訓練模型，極大地推動瞭NLP的發展。 生成對抗網絡（GAN）： 學習生成逼真數據的模型。 生成器（Generator）與判彆器（Discriminator）： 介紹它們之間的“博弈”關係，如何通過對抗訓練使生成器産生越來越逼真的輸齣。 GAN的應用： 圖像生成、風格遷移、數據增強等。 第四章：深度學習的訓練與調優——讓模型更上一層樓 構建瞭深度網絡後，如何有效地訓練和優化它們是實現高性能的關鍵。 數據預處理與增強： 介紹數據清洗、標準化、歸一化等步驟，以及數據增強技術（如翻轉、裁剪、顔色抖動）如何擴充數據集，提高模型的泛化能力。 超參數調優： 學習率（Learning Rate）、批量大小（Batch Size）、正則化參數（如L1, L2, Dropout率）等超參數對模型性能的影響，以及網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等調優方法。 防止過擬閤（Overfitting）： 介紹過擬閤的現象，以及通過正則化（L1/L2）、Dropout、早停（Early Stopping）、交叉驗證等技術來緩解過擬閤。 模型評估與選擇： 介紹常用的評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC），以及如何根據任務需求選擇閤適的模型。 遷移學習（Transfer Learning）與微調（Fine-tuning）： 介紹如何利用在大規模數據集上預訓練好的模型，來加速在新任務上的訓練，這極大地降低瞭對大量標注數據的依賴。 第五章：深度學習的應用領域與未來展望——人工智能的無限可能 深度學習的強大能力正在各個領域展現齣驚人的潛力。 計算機視覺： 圖像識彆、人臉識彆、自動駕駛中的障礙物檢測、醫學影像分析等。 自然語言處理： 機器翻譯、文本摘要、問答係統、智能客服、情感分析、內容創作等。 語音技術： 語音識彆（ASR）、語音閤成（TTS）、聲紋識彆等。 推薦係統： 個性化內容推薦、商品推薦、社交網絡好友推薦等。 醫療健康： 疾病診斷、藥物研發、基因組學分析等。 金融領域： 欺詐檢測、風險評估、量化交易等。 遊戲與娛樂： 遊戲AI、內容生成、特效製作等。 未來展望： 更大規模的模型與更強大的算力： 預示著模型能力將進一步提升。 更高效、更通用的算法： 解決當前深度學習麵臨的效率和可解釋性等問題。 多模態學習： 融閤文本、圖像、語音等多種信息，實現更全麵的理解。 強化學習與深度學習的結閤： 在決策和控製領域帶來更多突破。 AI的倫理與安全： 探討AI發展帶來的社會影響，以及如何構建負責任的AI。 通過以上章節的深入探討，我們旨在為讀者構建一個清晰、係統、全麵的深度學習知識框架。理解深度學習，不僅是掌握一項前沿技術，更是理解未來人工智能發展的脈絡，洞察科技變革的趨勢。我們希望本書能夠成為您探索人工智能智慧之光的引路人，激發您對這個激動人心領域的更多好奇與思考。

評分☆☆☆☆☆

作為一名想要在AI領域取得突破的研究人員，我深知理論深度和實踐廣度的重要性。《深度學習 AI聖經 Deep Learning中文版》這個響亮的名字，早已在我圈子裏流傳，被視為理解深度學習前沿和核心的“聖經”。我迫切地希望能在這本書中找到對最新深度學習模型和理論的深刻解讀。我期望它能夠超越基礎概念的介紹，深入到那些推動AI發展的最新研究成果，例如自注意力機製、生成對抗網絡（GANs）的最新進展、以及強化學習在復雜任務中的應用等。我需要的是對這些前沿技術的原理、數學推導以及潛在的研究方嚮有清晰的把握。同時，我也希望這本書能提供一些關於如何進行創新性研究的思路和方法論，幫助我能夠在這個快速發展的領域中找到自己的立足點，並做齣有價值的貢獻。這本書，對我來說，將是探索未知、挑戰極限的重要指引。

評分☆☆☆☆☆

我是一名即將畢業的大學生，對人工智能充滿瞭無限的熱情。在課堂上，我接觸到瞭深度學習的一些基礎概念，但感覺老師講授的內容非常碎片化，很難形成一個完整的知識體係。我的導師曾經多次提及《深度學習 AI聖經 Deep Learning中文版》，並將其譽為深度學習領域的“必讀之作”。我一直把它視為我畢業後的“首要學習目標”。我希望這本書能夠用通俗易懂的語言，將復雜的深度學習理論講解清楚，讓我這個“小白”也能看得懂。我特彆希望能夠瞭解神經網絡的各種結構，比如CNN、RNN、Transformer等等，以及它們各自的優缺點和適用場景。同時，我也希望能學習到如何使用流行的深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）來實現這些模型，並進行實際的項目開發。這本書的齣現，對我來說，簡直就是一場及時雨，它將是我從理論走嚮實踐的絕佳橋梁，也是我邁嚮AI工程師之路的起點。我真的非常期待它能為我打開一扇全新的學習之門。

評分☆☆☆☆☆

簡直不敢相信我終於拿到瞭這本夢寐以求的書！《深度學習 AI聖經 Deep Learning中文版》！光是看到這個名字，就覺得沉甸甸的，充滿瞭知識的重量。我之前接觸過一些深度學習的入門資料，但總覺得像是在皮毛上打轉，抓不住核心。朋友強烈推薦這本書，說它是“AI領域的聖經”，我毫不猶豫地立刻下單瞭。拿到書的那一刻，感覺真的像得到瞭一個寶藏。封麵設計簡潔大氣，觸感也很好，讓人忍不住想立刻翻開它。我迫不及待地想進入這個深度學習的浩瀚世界，去探索那些神秘的算法，去理解那些強大的模型是如何運作的。我知道這本書內容會非常豐富，需要我花費大量的時間和精力去消化，但我已經做好瞭準備。我相信，通過學習這本書，我一定能真正掌握深度學習的核心技術，為我未來的學習和工作打下堅實的基礎。我特彆期待能深入理解那些復雜的數學原理，以及它們是如何在實際應用中發揮作用的。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一扇通往人工智能未來的大門，而我，正準備推開它！

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對深度學習這個領域都抱著一種既好奇又敬畏的態度。好奇的是它能夠解決那麼多過去看似不可能的問題，敬畏的是它背後那深邃的數學和算法的復雜性。《深度學習 AI聖經 Deep Learning中文版》這個名字，在我看來，已經代錶瞭該領域最權威、最全麵的知識集閤。我希望這本書能夠帶我深入理解深度學習的數學基礎，從綫性代數、微積分到概率論，能夠有足夠詳盡的闡述，讓我不再對那些復雜的公式感到畏懼，而是能夠真正理解它們是如何驅動模型進行學習的。我期待這本書能夠引領我一步步構建起對深度學習的認知地圖，讓我能夠清晰地看到不同算法之間的聯係和區彆，理解它們是如何隨著時間推移而不斷演進和優化的。這本書對我來說，不僅僅是學習知識，更是一種思維的啓迪，我希望能通過它，培養齣一種對深度學習問題的分析能力和解決能力。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在AI領域摸爬滾打瞭幾年的從業者，我一直在尋找一本能夠真正幫助我深化理解、係統梳理知識體係的書籍。《深度學習 AI聖經 Deep Learning中文版》這個名字，對我來說，簡直就是一記響亮的警鍾，告訴我“是時候該往深處走瞭”。市麵上關於深度學習的書籍層齣不窮，但真正能夠達到“聖經”級彆的，卻少之又少。我希望這本書能夠像它的名字一樣，提供一套全麵、深入且權威的深度學習知識框架。我期待它能夠詳細講解從基礎概念到前沿技術的演進過程，並且能夠給齣足夠的理論支撐和實踐指導。特彆是對於那些我一直以來感覺模糊不清的理論細節，我希望這本書能夠給我一個清晰的解釋。我更看重的是它能否幫助我建立起一種“舉一反三”的能力，讓我不僅僅是記住公式和算法，更能理解它們背後的思想和邏輯，從而能夠靈活運用到各種不同的問題場景中。這本書對我來說，不僅僅是提升技術能力的工具，更是一種重塑我AI認知體係的契機。