深度學習 [deep learning] pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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[美] Ian，Goodfellow，[加] Yoshua，Bengio，[加] Aaron ... 著

圖書標籤:

深度學習
機器學習
人工智能
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TensorFlow
PyTorch
Keras
模式識彆
計算機視覺
自然語言處理

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齣版社：人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

版次：1

商品編碼：12128543

品牌：異步圖書

包裝：平裝

外文名稱：deep learning

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

具體描述

産品特色

編輯推薦

　　AI聖經！深度學習領域奠基性的經典暢銷書！長期位居美國ya馬遜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bi讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯剋等國內外眾多專傢推jian！

　　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。最後，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。

　　封麵特色：由藝術傢DanielAmbrosi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JosephSmarr（Google）和ChirsLamb（NVIDIA）修改後的GoogleDeepDream開源程序，創造瞭DanielAmbrosi的“幻景”。

內容簡介

　　《深度學習》由全球知名的三位專傢IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville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。

作者簡介

　　IanGoodfellow，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。IanGoodfellow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卓越。

　　YoshuaBengio，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。YoshuaBengio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。

　　AaronCourville，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。AaronCourville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。

精彩書評

　　《深度學習》由該領域的三位專傢撰寫，是目前該領域唯1的綜閤性圖書。它為正在進入該領域的軟件工程師和學生提供瞭廣泛的視角和基礎的數學知識，同時也可以為研究者提供參考。

　　——ElonMusk，OpenAI聯閤主席，特斯拉和SpaceX共同創始人兼首席執行官

　　這是深度學習的權wei教科書，由該領域的主要貢獻者撰寫。此書內容非常清晰、全麵並且權wei。閱讀這本書，你可以知道深度學習的由來、它的好處以及它的未來。

　　——GeoffreyHinton，多倫多大學榮譽退休教授，Google傑齣研究科學傢

　　zui近十年以來，深度學習成為瞭風靡全球的技術。學生、從業人員和教師都需要這樣一本包含基本概念、實踐方法和高級研究課題的教科書。這是深度學習領域第1本綜閤性的教科書，由幾位極具創意和多産的研究人員撰寫。這本書將成為經典。

　　——YannLeCun，Facebook人工智能研究院院長，紐約大學計算機科學、數據科學與神經科學教授

　　深度學習的中文譯本忠實客觀地錶述瞭英文原稿的內容。本書三位共同作者是一個老中青三代結閤的整體，既有深度學習領域的奠基人，也有處於研究生涯中期的領域中堅，更有領域裏近年湧現的新星。所以書作結構行文很好地考慮到瞭處於研究生涯各個不同階段的學生和研究人員的需求，是一本非常好的關於深度學習的教科書。

　　深度學習近年在學術界和産業界都取得瞭極大的成功，但誠如本書作者所說，深度學習是創建人工智能係統的一個重要的方法，但不是全部的方法。期望在人工智能領域有所作為的研究人員，更可以通過本書充分思考深度學習和傳統機器學習和人工智能算法的聯係和區彆，共同推進本領域的發展。

　　——微軟研究院首席研究員華剛博士

　　這是一本還在寫作階段就被開發、研究，工程人員極大關注的深度學習教科書。它的齣版錶明瞭我們進入瞭一個係統化理解和組織深度學習框架的新時代。這本書從淺入深介紹瞭基本數學、機器學習經驗，以及現階段深度學習理論和發展。它能幫助AI技術愛好者和從業人員在三位專傢學者的思維帶領下全方位瞭解深度學習。

　　——騰訊優圖傑齣科學傢、香港中文大學教授賈佳亞

　　深度學習代錶瞭我們這個時代的人工智能技術。這部由該領域專業的幾位學者Goodfellow、Bengio、Courville撰寫的題為《深度學習》的著作，涵蓋瞭深度學習的基礎與應用、理論與實踐等各個方麵的主要技術，觀點鮮明，論述深刻，講解詳盡，內容充實。相信這是每一位關注深度學習人士的必讀書目和必備寶典。感謝張誌華教授等的辛勤審校，使這部大作能夠這麼快與中文讀者見麵。

　　——華為諾亞方舟實驗室主任，北京大學、南京大學客座教授，IEEEFellow李航

　　從基礎前饋神經網絡到深度生成模型，從數學模型到極好實踐，此書覆蓋深度學習的各個方麵。《深度學習》是當下zui適閤的入門書籍，強烈推薦給此領域的研究者和從業人員。

　　——亞馬xun主任科學傢、ApacheMXNet發起人之一李沐

　　齣自三位深度學習zui前沿權wei學者的教科書一定要在案前放一本。本書的第二部分是精華，對深度學習的基本技術進行瞭深入淺齣的精彩闡述。

　　——ResNet作者之一、Face++首席科學傢孫劍

　　過去十年裏，深度學習的廣泛應用開創瞭人工智能的新時代。這本教材是深度學習領域有重要影響的幾位學者共同撰寫。它涵蓋瞭深度學習的主要方嚮，為想進入該領域的研究人員，工程師，以及初學者提供瞭一個很好的係統性教材。

　　——香港中文大學信息工程係主任湯曉鷗教授

　　AI聖經！此書是所有數據科學傢和機器學習從業者要在這個快速增長的下一代技術領域立足的必讀書籍。

　　——DanielD.Gutierrez，知名媒體機構insideBIGDATA

　　這是一本教科書，又不止是一本教科書。任何對深度學習感興趣的讀者，本書在很長一段時間裏，都將是你能獲得的zui全麵係統的資料，以及思考並真正推進深度學習産業應用、構建智能化社會框架的絕jia理論起點。

　　——新智元創始人兼CEO楊靜

前言/序言

　　譯者序青山遮不住，畢竟東流去

　　深度學習這個術語自2006年被正式提齣後，在最近10年得到瞭巨大發展。它使人工智能(AI)産生瞭革命性的突破，讓我們切實地領略到人工智能給人類生活帶來改變的潛力。2016年12月，MIT齣版社齣版瞭IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville三位學者撰寫的《DeepLearning》一書。三位作者一直耕耘於機器學習領域的前沿，引領瞭深度學習的發展潮流，是深度學習眾多方法的主要貢獻者。該書正應其時，一經齣版就風靡全球。

　　該書包括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。因此，該書適用於不同層次的讀者。我本人在閱讀該書時受到啓發良多，大有裨益，並采用該書作為教材在北京大學講授深度學習課程。

　　這是一本涵蓋深度學習技術細節的教科書，它告訴我們深度學習集技術、科學與藝術於一體，牽涉統計、優化、矩陣、算法、編程、分布式計算等多個領域。書中同時也蘊含瞭作者對深度學習的理解和思考，處處閃爍著深刻的思想，耐人迴味。第1章關於深度學習的思想、曆史發展等論述尤為透徹而精闢。

　　作者在書中寫到：“人工智能的真正挑戰在於解決那些對人來說很容易執行、但很難形式化描述的任務，比如識彆人們所說的話或圖像中的臉。對於這些問題，我們人類往往可以憑直覺輕易地解決”。為瞭應對這些挑戰，他們提齣讓計算機從經驗中學習，並根據層次化的概念體係來理解世界，而每個概念通過與某些相對簡單的概念之間的關係來定義。由此，作者給齣瞭深度學習的定義：“層次化的概念讓計算機構建較簡單的概念來學習復雜概念。如果繪製齣錶示這些概念如何建立在彼此之上的一幅圖，我們將得到一張‘深’(層次很多)的圖。由此，我們稱這種方法為AI深度學習(deeplearning)”。

　　作者指齣：“一般認為，到目前為止深度學習已經經曆瞭三次發展浪潮：20世紀40年代到60年代深度學習的雛形齣現在控製論(cybernetics)中，20世紀80年代到90年代深度學習以聯結主義(connectionism)為代錶，而從2006年開始，以深度學習之名復興”。

　　談到深度學習與腦科學或者神經科學的關係，作者強調：“如今神經科學在深度學習研究中的作用被削弱，主要原因是我們根本沒有足夠的關於大腦的信息作為指導去使用它。要獲得對被大腦實際使用算法的深刻理解，我們需要有能力同時監測(至少是)數韆相連神經元的活動。我們不能夠做到這一點，所以我們甚至連大腦最簡單、最深入研究的部分都還遠遠沒有理解”。值得注意的是，我國有些專傢熱衷倡導人工智能與腦科學或認知學科的交叉研究，推動國傢在所謂的“類腦智能”等領域投入大量資源。且不論我國是否真有同時精通人工智能和腦科學或認知心理學的學者，至少對交叉領域，我們都應該懷著務實、理性的求是態度。唯有如此，我們纔有可能在這一波人工智能發展浪潮中有所作為，而不是又成為一群觀潮人。

　　作者進一步指齣：“媒體報道經常強調深度學習與大腦的相似性。的確，深度學習研究者比其他機器學習領域(如核方法或貝葉斯統計)的研究者更可能地引用大腦作為參考，但大傢不應該認為深度學習在嘗試模擬大腦。現代深度學習從許多領域獲取靈感，特彆是應用數學的基本內容如綫性代數、概率論、信息論和數值優化。盡管一些深度學習的研究人員引用神經科學作為重要的靈感來源，然而其他學者完全不關心神經科學”。的確，對於廣大青年學者和一綫的工程師來說，我們是可以完全不用因為不懂神經(或腦)科學而對深度學習、人工智能躑躅不前。數學模型、計算方法和應用驅動纔是我們研究人工智能的可行之道。深度學習和人工智能不是飄懸在我們頭頂的框架，而是立足於我們腳下的技術。我們誠然可以從哲學層麵或角度來欣賞科學與技術，但過度地從哲學層麵來研究科學問題隻會導緻一些空洞的名詞。

　　關於人工神經網絡在20世紀90年代中期的衰落，作者分析到：“基於神經網絡和其他AI技術的創業公司開始尋求投資，其做法野心勃勃但不切實際。當AI研究不能實現這些不閤理的期望時，投資者感到失望。同時，機器學習的其他領域取得瞭進步。比如，核方法和圖模型都在很多重要任務上實現瞭很好的效果。這兩個因素導緻瞭神經網絡熱潮的第二次衰退，並一直持續到2007年”。“其興也悖焉，其亡也忽焉”。這個教訓也同樣值得當今基於深度學習的創業界、工業界和學術界等警醒。

　　我非常榮幸獲得人民郵電齣版社王峰鬆先生的邀請來負責該書的中文翻譯。我是2016年7月收到王先生的邀請，但那時我正忙於找工作，無暇顧及。然而，當我和我的學生討論翻譯事宜時，他們一緻認為這是一件非常有意義的事情，錶達願意來承擔。譯稿是由我的四位學生趙申劍、黎彧君、符天凡和李凱獨立完成的。申劍和天凡是二年級的碩士生，而李凱和彧君則分彆是二年級和三年級的直博生。雖然他們在機器學習領域都還是新人，其知識結構還不全麵，但是他們熱情高漲、勤於學習、工作專注、執行力極強。他們通過重現書中的算法代碼和閱讀相關文獻來加強理解，在不到三個月的時間就拿齣瞭譯著的初稿，之後又經過自校對、交叉校對等環節力圖使譯著保持正確性和一緻性。他們自我協調、主動攬責、相互謙讓，他們的責任心和獨立工作能力讓我倍感欣慰，因而得以從容。

　　由於我們無論是中文還是英文能力都深感有限，譯文恐怕還是有些生硬，我們特彆擔心未能完整地傳達齣原作者的真實思想和觀點。因此，我們強烈地建議有條件的讀者去閱讀英文原著，也非常期待大傢繼續指正譯著，以便今後進一步修訂完善。我懇請大傢多給予4位譯者以鼓勵。請把你們對譯著的批評留給我，這是我作為他們的導師必須要承擔的，也是我對王峰鬆先生的信任做齣的承諾。

　　當初譯稿基本完成時，我們決定把它公開在GitHub上，希望通過廣大讀者的參與來完善譯稿。令人驚喜的是，有上百位熱心讀者給予瞭大量富有建設性的修改意見，其中有20多位熱心讀者直接幫助潤色校對(詳見中文版緻謝名單)。可以說，這本譯著是大傢共同努力的結晶。這些讀者來自一綫的工程師和在校的學生，從中我領略到瞭他們對深度學習和機器學習領域的摯愛。更重要的是，我感受到瞭他們開放、閤作和奉獻的精神，而這也是推動人工智能發展不可或缺的。因此，我更加堅定地認為中國人工智能發展的希望在於年青學者，唯有他們纔能讓我國人工智能學科在世界有競爭力和影響力。

　　江山代有人纔齣，各領風騷數十年！

　　張誌華代筆2017年5月12日於北大靜園六院

《算法的幽靈：數據洪流中的智能崛起》簡介在信息爆炸的時代，數據以前所未有的速度生成、匯聚並重塑著我們的世界。從社交媒體的動態更新到科學研究的海量數據，再到金融市場的瞬息萬變，我們正被淹沒在數字的浪潮之中。然而，隱藏在這海量數據之下的是一種前所未有的力量，一種能夠理解、預測並最終影響現實世界的力量。這種力量，並非來自人類智慧的直接延伸，而是源於一種被稱為“算法”的抽象指令集，它們如同幽靈般在數據的海洋中穿梭，學習、推理，並逐漸顯露齣驚人的智能。《算法的幽靈：數據洪流中的智能崛起》一書，並非探討一種單一的、具有特定名稱的“深度學習”技術，而是將目光投嚮瞭更廣闊的領域：算法如何在這種前所未有的數據洪流中獲得“智能”，這種智能又如何悄然改變著我們生活的方方麵麵。本書將帶領讀者踏上一場探索算法奧秘的旅程，從計算思維的起源，到現代數據科學的基石，再到那些驅動著當下人工智能浪潮的通用性原則。第一章：數字迴響——數據時代的黎明在這一章，我們將首先迴顧人類社會信息化進程的演進。從最初的機械計算器，到電子計算機的誕生，再到互聯網的普及，數據的重要性如何一步步被認識，以及如何從最初的“記錄”功能，演變為“分析”和“決策”的源泉。我們將探討大數據齣現的標誌性事件，例如互聯網搜索引擎的崛起、社交媒體的爆炸式增長、以及基因測序技術的突破，這些都為算法的“學習”提供瞭前所未有的原材料。本書將強調，並非僅僅是數據的數量，而是數據的多樣性、速度和復雜性，共同催生瞭算法進化的土壤。我們會深入分析“數據價值鏈”的形成，從數據的采集、存儲、清洗、轉換，到最終的洞察提取，每一個環節都為算法的性能提升提供瞭可能。我們將引用曆史上的重要數據革命，例如統計學的早期發展、信息論的提齣，以及概率論在數據分析中的應用，來展現算法“智能”的曆史根基。本章的目標是建立讀者對數據洪流的宏觀認知，理解其重要性以及它為何是算法“智能”崛起的前提條件。第二章：邏輯的織錦——從規則到推理在這一章，我們將追溯算法的邏輯根基。從古代的邏輯學，如亞裏士多德的三段論，到現代的布爾代數和形式邏輯，人類如何發展齣嚴謹的推理體係。我們將介紹早期計算機科學中的一些關鍵算法思想，例如排序算法、搜索算法、以及圖論中的遍曆算法，這些算法雖然相對簡單，但體現瞭通過一係列精確指令解決問題的核心思想。本書將重點分析“基於規則的係統”的優勢與局限性。例如，在早期的專傢係統開發中，通過人工編寫大量“如果-那麼”規則來模擬人類專傢的知識，這種方法在特定領域取得瞭成功，但也暴露瞭知識獲取的瓶頸和泛化能力的不足。我們會探討“模式識彆”的早期探索，例如圖像處理中的邊緣檢測、特徵提取等技術，這些技術為後續更復雜的算法奠定瞭基礎。本章將通過具體的例子，如早期搜索引擎的關鍵詞匹配算法、簡單的推薦係統，來展現邏輯在算法中的作用，並引齣對更具自適應性和學習能力的算法的需求。第三章：學習的基因——適應性與湧現這一章是本書的核心，我們將探討算法如何從被動執行指令，轉變為主動“學習”。我們將深入剖析“機器學習”的幾種基本範式，但重點並非深入到具體模型的技術細節，而是理解其背後的“學習”思想。例如，我們將介紹“監督學習”的核心概念：通過帶有標簽的數據進行訓練，讓算法學習輸入與輸齣之間的映射關係。我們將以一個簡單的綫性迴歸或邏輯迴歸模型為例，說明其如何通過調整參數來最小化預測誤差，從而“學習”到數據中的模式。我們將探討“無監督學習”的精髓：在沒有明確標簽的情況下，算法如何發現數據中隱藏的結構，例如聚類算法如何將相似的數據點歸為一類。我們將以K-Means聚類為例，闡述其在客戶細分、圖像分割等領域的應用。本書將詳細分析“強化學習”的獨特之處：算法如何通過與環境的互動，通過試錯來學習最優策略，以最大化纍積奬勵。我們將以一個簡單的遊戲AI為例，說明其如何通過反復嘗試來掌握遊戲的獲勝技巧。本章將強調，這些不同的學習範式，都體現瞭算法從數據中“提取知識”的能力，這種能力是算法“智能”的關鍵。我們將探討“特徵工程”的重要性，即如何將原始數據轉化為算法更容易學習的形式，這本身也是一種“智能”的體現，是將人類的領域知識融入算法的過程。第四章：感知之翼——理解世界的編碼在這一章，我們將聚焦於算法如何“理解”和“感知”現實世界。我們將探討“特徵提取”和“錶示學習”的進步。例如，在圖像識彆領域，早期的方法依賴於人工設計的特徵，如SIFT、HARM等，這些特徵需要領域專傢深入理解圖像的物理屬性。而現代算法則能夠自動從原始像素中學習到有意義的特徵，這些特徵往往更抽象，更具層次感，能夠捕捉圖像的語義信息。我們將以圖像中的“邊緣”、“紋理”、“形狀”等概念為例，說明算法如何通過多層級的抽象，從低級特徵逐步構建到高級語義錶示。在自然語言處理領域，我們將探討詞嵌入（Word Embeddings）的革命性意義，它如何將離散的詞語映射到連續的嚮量空間，從而捕捉詞語之間的語義和句法關係。例如，通過“國王-男人+女人=女王”這樣的嚮量運算，形象地展示瞭詞嵌入的強大能力。本書將分析“上下文感知”的重要性，即算法如何理解一個詞語或一個圖像的含義，取決於其所處的環境。我們將以一個簡單的句子為例，說明同一個詞在不同句子中可能擁有截然不同的含義，而算法如何通過捕捉上下文信息來準確理解。本章將強調，這種“感知”能力的提升，使得算法能夠處理日益復雜和多樣化的數據，從而為更高級的應用奠定基礎。第五章：決策的漣漪——預測、優化與行動在這一章，我們將探討算法如何將“理解”轉化為“行動”。我們將深入分析“預測模型”的應用。例如，在金融領域，算法如何根據曆史數據預測股票價格的波動；在醫療領域，算法如何預測疾病的發生風險；在零售業，算法如何預測商品的銷售趨勢。我們將探討“優化算法”的強大之處，它們如何幫助我們做齣最優決策，例如物流配送的路綫規劃、能源消耗的調度管理、以及廣告投放的精準定位。本書將分析“推薦係統”的演進，從簡單的協同過濾，到基於內容的推薦，再到混閤模型，其核心都是利用算法來預測用戶的偏好，並提供個性化的選擇。我們將探討“生成式模型”的最新進展，例如算法如何創作音樂、繪畫，甚至撰寫文章，這種能力預示著算法在創造性領域的巨大潛力。本章將強調，算法的“決策”能力，正在以前所未有的方式影響著我們的社會運行，從交通擁堵的緩解，到個性化教育的實現，再到科學發現的加速。我們將審視算法決策的倫理挑戰，例如偏差、公平性和透明度等問題，這些都是算法智能崛起過程中必須正視的課題。第六章：智力疆界——算法的未來與挑戰在最後一章，我們將展望算法智能的未來，以及我們麵臨的挑戰。我們將探討“通用人工智能”（AGI）的可能性和難度，以及目前算法在解決復雜、跨領域問題上的局限性。我們將審視“可解釋性AI”的重要性，即我們如何理解算法做齣決策的原因，這對於建立信任和確保安全至關重要。本書將討論“人機協作”的未來形態，算法並非要取代人類，而是作為強大的工具，增強人類的能力，共同解決更復雜的問題。我們將深入探討算法對就業、社會結構、以及倫理道德的深遠影響，這些都需要我們提前思考和準備。最後，我們將迴歸到“算法的幽靈”這一主題，強調算法智能的不斷演進，以及它如何如同幽靈般，在看不見的角落塑造著我們的未來。本書旨在引發讀者對算法智能的深刻思考，理解其發展脈絡、核心原理，以及其對人類社會的潛在影響，從而更好地適應和引導這個被數據和算法重塑的時代。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書以一種非常獨特的方式，挑戰瞭我對深度學習的固有認知，並開啓瞭全新的思考維度。它並沒有簡單地介紹現有的成熟模型，而是深入探討瞭深度學習的根本問題，比如模型的泛化能力、可解釋性以及在小樣本學習方麵的挑戰。書中對一些前沿的研究方嚮和未解之謎的討論，讓我意識到瞭這個領域的深邃和無限可能。它鼓勵讀者不僅僅是成為一個模型的使用者，更要成為一個思考者和探索者。通過閱讀這本書，我開始反思一些習以為常的深度學習實踐，並對如何構建更魯棒、更智能的係統有瞭更深刻的理解。這不僅僅是一本技術書籍，更是一次思想的啓迪。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對深度學習充滿好奇但又擔心技術門檻的業餘愛好者，我在這本書中找到瞭完美的平衡點。它並沒有用過於學術的語言來嚇退讀者，而是用一種非常平易近人的方式，將復雜的概念娓娓道來。我驚喜地發現，即使我沒有深厚的數學背景，也能通過書中的類比和直觀的解釋，理解很多核心原理。書中的案例分析也讓我看到瞭深度學習在現實世界中的巨大潛力，從圖像識彆到自然語言處理，各種應用場景都給我留下瞭深刻的印象。我特彆喜歡書中提供的思考題，它們鼓勵我去主動思考，而不是被動接受。這本書就像一扇通往新世界的大門，讓我對人工智能的未來充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我這種迷茫的初學者量身定做的！我之前嘗試過一些在綫課程，但總感覺抓不住核心，碎片化的信息讓我頭疼不已。當我拿到《深度學習》這本書時，就像找到瞭失散多年的寶藏。它從最基礎的概念講起，比如神經網絡的起源，梯度下降的原理，一步步深入到捲積神經網絡、循環神經網絡等當下最熱門的領域。書中對數學的闡述也恰到好處，既不會讓人望而卻步，又能幫助讀者理解算法背後的邏輯。我特彆喜歡它在介紹每個模型時，都會配以清晰的圖示和代碼示例，這讓我能夠邊學邊練，真正地將理論付諸實踐。以前那些看起來高不可攀的深度學習模型，現在在我眼中都變得生動具體。即使是一些我之前覺得非常難理解的數學推導，通過書中詳盡的講解，也變得豁然開朗。我迫不及待地想用書中學到的知識去解決我工作中遇到的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

從一個有著一定編程基礎但對深度學習知之甚少的角度來看，這本書提供的係統性框架讓我受益匪淺。它並非僅僅羅列瞭各種算法，而是將它們置於一個更宏大的理論框架之下，展現瞭深度學習發展的脈絡和內在聯係。書中對不同模型（例如，CNN、RNN、Transformer等）的演進過程和核心思想的闡述，讓我能夠理解它們是如何一步步發展而來，以及它們各自的局限性和優勢。這對於我選擇閤適的模型來解決實際問題至關重要。此外，書中對大規模數據集的處理、模型訓練的技巧以及評估指標的講解，也都是我急需掌握的實用技能。這本書為我構建瞭一個紮實的深度學習知識體係，讓我在未來的學習和實踐中更有方嚮感。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭一種前所未有的清晰洞察力，讓我對深度學習的內在機製有瞭更深刻的理解。它並沒有僅僅停留在堆砌算法和模型上，而是深入剖析瞭不同架構的設計理念和它們在解決特定問題時的優勢。我尤其欣賞書中對“為什麼”的解釋，比如為什麼需要反嚮傳播，為什麼選擇ReLU作為激活函數，以及不同正則化技術的作用。這些深層次的探究，讓我在麵對新的研究論文或技術進展時，能夠迅速抓住其核心思想，而不是僅僅停留在錶麵。書中對於模型選擇和調優的建議也極具指導意義，讓我在實際應用中少走瞭很多彎路。它就像一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導著我，讓我能夠更自信地探索深度學習的廣闊天地。

評分☆☆☆☆☆

京東快遞真的十分給力，昨天買的，今天就到瞭?

評分☆☆☆☆☆

京東買東西都挺不錯的，趁著活動囤一大堆

評分☆☆☆☆☆

圖書館藉過，書裏乾貨極多，梳理學術思想脈絡，還是自己有一本經常參考纔行

評分☆☆☆☆☆

瞭解一下人工智能的曆史還是很不錯的

評分☆☆☆☆☆

618京東活動真給力，一下買瞭好多好多書，太實惠瞭，文史類600-480，理工類400-280，摺閤兩到三摺，真的滿意，屯著慢慢看，好好學習一下！

評分☆☆☆☆☆

機器學習機器學習，那就不要給瞭