具體描述
商品參數
| 深度學習 [deep learning] | ||
| 定價 | 168.00 | |
| 齣版社 | 人民郵電齣版社 | |
| 版次 | 1 | |
| 齣版時間 | 2017年08月 | |
| 開本 | 16開 | |
| 作者 | [美] Ian，Goodfellow | |
| 裝幀 | 平裝 | |
| 頁數 | ||
| 字數 | ||
| ISBN編碼 | 9787115461476 | |
內容介紹
《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。
作者介紹
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—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—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。
關聯推薦
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—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—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”。
《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
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—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—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—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—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—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—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。這部由該領域權wei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—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，從數學模型到佳實踐，此書覆蓋深度學習的各個方麵。《深度學習》是當下i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—李沐
齣自三位深度學習i前沿權wei學者的教科書—定要在案前放—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—、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—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
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—代技術領域立足的必讀書籍。
——DanielD.Gutierrez，知名媒體機構insideBIGDATA
這是—本教科書，又不止是—本教科書。任何對深度學習感興趣的讀者，本書在很長—段時間裏，都將是你能獲得的i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
目錄
第1章引言1
11本書麵嚮的讀者7
12深度學習的曆史趨勢8
121神經網絡的眾多名稱和命運變遷8
122與日俱增的數據量12
123與日俱增的模型規模13
124與日俱增的精度、復雜度和對現實世界的衝擊15
第1部分應用數學與機器學習基礎
第2章綫性代數19
21標量、嚮量、矩陣和張量19
22矩陣和嚮量相乘21
23單位矩陣和逆矩陣22
24綫性相關和生成子空間23
25範數24
26特殊類型的矩陣和嚮量25
27特徵分解26
28奇異值分解28
29Moore-Penrose僞逆28
210跡運算29
211行列式30
212實例：主成分分析30
第3章概率與信息論34
31為什麼要使用概率34
32隨機變量35
33概率分布36
331離散型變量和概率質量函數36
332連續型變量和概率密度函數36
34邊緣概率37
35條件概率37
36條件概率的鏈式法則38
37獨立性和條件獨立性38
38期望、方差和協方差38
39常用概率分布39
391Bernoulli分布40
392Multinoulli分布40
393高斯分布40
394指數分布和Laplace分布41
395Dirac分布和經驗分布42
396分布的混閤42
310常用函數的有用性質43
311貝葉斯規則45
312連續型變量的技術細節45
313信息論47
314結構化概率模型49
第4章數值計算52
41上溢和下溢52
42病態條件53
43基於梯度的優化方法53
431梯度之上：Jacobian和Hessian矩陣56
44約束優化60
45實例：綫性i小二乘61
第5章機器學習基礎63
51學習算法63
511任務T63
512性能度量P66
513經驗E66
514示例：綫性迴歸68
52容量、過擬閤和欠擬閤70
521沒有免費午餐定理73
522正則化74
53超參數和驗證集76
531交叉驗證76
54估計、偏差和方差77
541點估計77
542偏差78
543方差和標準差80
544權衡偏差和方差以小化均方誤差81
545—緻性82
55zi大似然估計82
551條件對數似然和均方誤差84
552大似然的性質84
56貝葉斯統計85
561大後驗(MAP)估計87
57監督學習算法88
571概率監督學習88
572支持嚮量機88
573其他簡單的監督學習算法90
58無監督學習算法91
581主成分分析92
582k-均值聚類94
59隨機梯度下降94
510構建機器學習算法96
511促使深度學習發展的挑戰96
5111維數災難97
5112局部不變性和平滑正則化97
5113流形學習99
第2部分深度網絡：現代實踐
第6章深度前饋網絡105
61實例：學習XOR107
62基於梯度的學習110
621代價函數111
622輸齣單元113
63隱藏單元119
631整流綫性單元及其擴展120
632logisticsigmoid與雙麯正切函數121
633其他隱藏單元122
64架構設計123
641wan能近似性質和深度123
642其他架構上的考慮126
65反嚮傳播和其他的微分算法126
651計算圖127
652微積分中的鏈式法則128
653遞歸地使用鏈式法則來實現反嚮傳播128
654全連接MLP中的反嚮傳播計算131
655符號到符號的導數131
656—般化的反嚮傳播133
657實例：用於MLP訓練的反嚮傳播135
658復雜化137
659深度學習界以外的微分137
6510高階微分138
66曆史小記139
第7章深度學習中的正則化141
71參數範數懲罰142
711L2參數正則化142
712L1正則化144
72作為約束的範數懲罰146
73正則化和欠約束問題147
74數據集增強148
75噪聲魯棒性149
751嚮輸齣目標注入噪聲150
76半監督學習150
77多任務學習150
78提前終止151
79參數綁定和參數共享156
791捲積神經網絡156
710稀疏錶示157
711Bagging和其他集成方法158
712Dropout159
713對抗訓練165
714切麵距離、正切傳播和流形正切分類器167
第8章深度模型中的優化169
81學習和純優化有什麼不同169
811經驗風險
小化169
812代理損失函數和提前終止170
813批量算法和小批量算法170
82神經網絡優化中的挑戰173
821病態173
822局部極小值174
823高原、鞍點和其他平坦區域175
824懸崖和梯度爆炸177
825長期依賴177
826非精確梯度178
827局部和全局結構間的弱對應178
828優化的理論限製179
83基本算法180
831隨機梯度下降180
832動量181
833Nesterov動量183
84參數初始化策略184
85自適應學習率算法187
851AdaGrad187
852RMSProp188
853Adam189
854選擇正確的優化算法190
86二階近似方法190
861牛頓法190
862共軛梯度191
863BFGS193
87優化策略和元算法194
871批標準化194
872坐標下降196
873Polyak平均197
874監督預訓練197
875設計有助於優化的模型199
876延拓法和課程學習199
第9章捲積網絡201
91捲積運算201
92動機203
93池化207
94捲積與池化作為—種無限強的先驗210
95基本捲積函數的變體211
96結構化輸齣218
97數據類型219
98高效的捲積算法220
99隨機或無監督的特徵220
910捲積網絡的神經科學基礎221
911捲積網絡與深度學習的曆史226
第10章序列建模：循環和遞歸網絡227
101展開計算圖228
102循環神經網絡230
1021導師驅動過程和輸齣循環網絡232
1022計算循環神經網絡的梯度233
1023作為有嚮圖模型的循環網絡235
1024基於上下文的RNN序列建模237
103雙嚮RNN239
104基於編碼-解碼的序列到序列架構240
105深度循環網絡242
106遞歸神經網絡243
107長期依賴的挑戰244
108迴聲狀態網絡245
109滲漏單元和其他多時間尺度的策略247
1091時間維度的跳躍連接247
1092滲漏單元和—係列不同時間尺度247
1093刪除連接248
1010長短期記憶和其他門控RNN248
10101LSTM248
10102其他門控RNN250
1011優化長期依賴251
10111截斷梯度251
10112引導信息流的正則化252
1012外顯記憶253
第11章實踐方法論256
111性能度量256
112默認的基準模型258
113決定是否收集更多數據259
114選擇超參數259
1141手動調整超參數259
1142自動超參數優化算法262
1143網格搜索262
1144隨機搜索263
1145基於模型的超參數優化264
115調試策略264
116示例：多位數字識彆267
第12章應用269
121大規模深度學習269
1211快速的CPU實現269
1212GPU實現269
1213大規模的分布式實現271
1214模型壓縮271
1215動態結構272
1216深度網絡的專用硬件實現273
122計算機視覺274
1221預處理275
1222數據集增強277
123語音識彆278
124自然語言處理279
1241n-gram280
1242神經語言模型281
1243高維輸齣282
1244結閤n-gram和神經語言模型286
1245神經機器翻譯287
1246曆史展望289
125其他應用290
1251推薦係統290
1252知識錶示、推理和迴答292
第3部分深度學習研究
第13章綫性因子模型297
131概率PCA和因子分析297
132獨立成分分析298
133慢特徵分析300
134稀疏編碼301
135PCA的流形解釋304
第14章自編碼器306
141欠完備自編碼器306
142正則自編碼器307
1421稀疏自編碼器307
1422去噪自編碼器309
1423懲罰導數作為正則309
143錶示能力、層的大小和深度310
144隨機編碼器和解碼器310
145去噪自編碼器詳解311
1451得分估計312
1452曆史展望314
146使用自編碼器學習流形314
147收縮自編碼器317
148預測稀疏分解319
149自編碼器的應用319
第15章錶示學習321
151貪心逐層無監督預訓練322
1511何時以及為何無監督預訓練有效有效323
152遷移學習和領域自適應326
153半監督解釋因果關係329
154分布式錶示332
155得益於深度的指數增益336
156提供發現潛在原因的綫索337
第16章深度學習中的結構化概率模型339
161非結構化建模的挑戰339
162使用圖描述模型結構342
1621有嚮模型342
1622無嚮模型344
1623配分函數345
1624基於能量的模型346
1625分離和d-分離347
1626在有嚮模型和無嚮模型中轉換350
1627因子圖352
163從圖模型中采樣353
164結構化建模的優勢353
165學習依賴關係354
166推斷和近似推斷354
167結構化概率模型的深度學習方法355
1671實例：受限玻爾茲曼機356
第17章濛特卡羅方法359
171采樣和濛特卡羅方法359
1711為什麼需要采樣359
1712濛特卡羅采樣的基礎359
172重要采樣360
173馬爾可夫鏈濛特卡羅方法362
174Gibbs采樣365
175不同的峰值之間的混閤挑戰365
1751不同峰值之間通過迴火來混閤367
1752深度也許會有助於混閤368
第18章直麵配分函數369
181對數似然梯度369
182隨機zi大似然和對比散度370
183僞似然375
184得分匹配和比率匹配376
185去噪得分匹配378
186噪聲對比估計378
187估計配分函數380
1871退火重要采樣382
1872橋式采樣384
第19章近似推斷385
191把推斷視作優化問題385
192期望z大化386
193大後驗推斷和稀疏編碼387
194變分推斷和變分學習389
1941離散型潛變量390
1942變分法394
1943連續型潛變量396
1944學習和推斷之間的相互作用397
195學成近似推斷397
1951醒眠算法398
1952學成推斷的其他形式398
第20章深度生成模型399
201玻爾茲曼機399
202受限玻爾茲曼機400
2021條件分布401
2022訓練受限玻爾茲曼機402
203深度信念網絡402
204深度玻爾茲曼機404
2041有趣的性質406
2042DBM均勻場推斷406
2043DBM的參數學習408
2044逐層預訓練408
2045聯閤訓練深度玻爾茲曼機410
205實值數據上的玻爾茲曼機413
2051Gaussian-BernoulliRBM413
2052條件協方差的無嚮模型414
206捲積玻爾茲曼機417
207用於結構化或序列輸齣的玻爾茲曼機418
208其他玻爾茲曼機419
209通過隨機操作的反嚮傳播419
2091通過離散隨機操作的反嚮傳播420
2010有嚮生成網絡422
20101sigmoid信念網絡422
20102可微生成器網絡423
20103變分自編碼器425
20104生成式對抗網絡427
20105生成矩匹配網絡429
20106捲積生成網絡430
20107自迴歸網絡430
20108綫性自迴歸網絡430
20109神經自迴歸網絡431
201010NADE432
2011從自編碼器采樣433
20111與任意去噪自編碼器相關的馬爾可夫鏈434
20112夾閤與條件采樣434
20113迴退訓練過程435
2012生成隨機網絡435
20121判彆性GSN436
2013其他生成方案436
2014評估生成模型437
2015結論438
參考文獻439
索引486
用戶評價
作為一名在互聯網行業多年的從業者，我一直關注著人工智能的最新發展。這本《深度學習》中文版，可以說是為我打開瞭一扇新的大門。這本書的視角非常宏觀，它不僅僅局限於技術的細節，而是從更廣闊的層麵，探討瞭人工智能的本質，以及它對社會可能帶來的影響。作者對深度學習的起源、發展和未來趨勢的分析，讓我對這個領域有瞭更深刻的認識。在技術層麵，這本書對於深度神經網絡的講解，非常透徹。它詳細地介紹瞭各種網絡結構，如捲積神經網絡（CNN）在圖像處理中的應用，循環神經網絡（RNN）在序列數據處理中的優勢，以及Transformer模型如何顛覆瞭自然語言處理領域。我特彆喜歡書中對注意力機製（Attention Mechanism）的講解，這讓我理解瞭為什麼現代的NLP模型能夠如此齣色。而且，書中對模型評估和優化的討論，也讓我受益匪淺。我看到瞭很多在實踐中會遇到的問題，比如數據偏差、模型可解釋性等，作者都給齣瞭深入的分析和解決方案。這本書絕對是一本能夠提升認知、指導實踐的優秀著作。
評分拿到這本書的時候，我原本是抱著一種“姑且一試”的心態。畢竟，“深度學習”這個詞聽起來就很高大上，我擔心自己難以消化。然而，這本書帶給我的驚喜是持續不斷的。它以一種非常循序漸進的方式，從最基礎的概念講起，比如什麼是神經網絡，什麼是權重，什麼是偏置，什麼是激活函數。作者用非常生活化的例子，比如識彆貓狗，來解釋這些概念，讓我一下子就抓住瞭重點。接著，它開始講解如何訓練一個模型，如何調整參數，如何避免過擬閤。這些內容對於我這樣一個對編程和數學基礎相對薄弱的讀者來說，簡直是“雪中送炭”。我最喜歡的是書中對“調參”的講解，它不是簡單地羅列參數，而是深入分析瞭每個參數的作用，以及它們之間如何相互影響，並給齣瞭很多實用的建議，這讓我感覺我終於掌握瞭訓練模型的“秘訣”。而且，書中還提供瞭一些代碼示例，雖然我還沒有完全動手去跑，但光是看著代碼，就能讓我對理論知識有更深的理解。這本書真的讓我覺得，人工智能並沒有想象中那麼遙不可及。
評分作為一名在機器學習領域摸爬滾打瞭幾年的“老油條”，我一直渴望找到一本能夠係統性地梳理深度學習原理，並能深入講解前沿技術（尤其是深度強化學習）的書籍。當這本《深度學習》中文版齣現在我眼前時，我簡直欣喜若狂。這本書的內容深度和廣度都遠超我的預期。它不僅僅是一本介紹算法的書，更像是一本“思想的啓濛”之作。作者在講解深度學習的數學原理時，並沒有迴避復雜的公式，而是以一種嚴謹又不失邏輯的方式，層層遞進地揭示瞭梯度下降、反嚮傳播等核心概念的本質。讓我印象深刻的是，書中對不同損失函數、激活函數的優缺點分析，以及如何根據具體任務選擇閤適的模型，這些細節的探討，直接點亮瞭我過去在實踐中遇到的許多睏惑。而當它進入深度強化學習的部分時，更是讓我眼前一亮。從Q-learning到DQN，再到DDPG和A3C等更高級的算法，作者都進行瞭深入淺齣的講解，並提供瞭詳細的算法流程和僞代碼，這對於我這種喜歡動手實踐的人來說，簡直是福音。我甚至可以想象，這本書將成為我未來研究和開發工作中的重要參考資料。
評分我一直對人工智能中的“決策”過程非常著迷，尤其是那種能夠自主學習、不斷優化的智能體，比如在圍棋、遊戲中錶現齣驚人能力的AI。因此，當我在書架上看到這本《深度學習》中文版，並且其中有“深度強化學習”這個部分時，我毫不猶豫地選擇瞭它。這本書的內容結構安排得非常閤理，前麵部分對深度學習的基礎知識做瞭紮實的鋪墊，為後麵的強化學習內容打下瞭堅實的基礎。作者在講解強化學習時，並沒有采用過於枯燥的理論推導，而是通過遊戲、機器人控製等生動的例子，讓我能夠直觀地理解“狀態”、“動作”、“奬勵”這些核心概念。讓我印象深刻的是，書中對“探索”與“利用”之間權衡的討論，這讓我明白瞭為什麼一個好的強化學習算法需要在嘗試新事物和利用已知信息之間找到平衡。而且，書中對深度Q網絡（DQN）的講解，以及如何將其應用於實際問題，讓我看到瞭將深度學習與強化學習結閤的巨大潛力。我甚至已經開始思考，如何將書中介紹的一些算法應用到我自己的項目中，去解決一些現實世界中的復雜決策問題。
評分這本書簡直就是一本通往人工智能世界的“藏寶圖”！當我在書店裏看到它厚實精美的封麵時，就被深深吸引瞭。我一直對人工智能充滿好奇，但又常常被那些艱深的理論和復雜的公式嚇退。然而，這本書從一開始就以一種非常友好的姿態嚮我走來。它沒有直接扔給我一堆數學概念，而是從一個宏大的視角，帶我迴顧瞭人工智能發展的曆史，讓我對這個領域有瞭更全麵的認識。接著，它巧妙地引入瞭深度學習的核心思想，用生動形象的比喻和通俗易懂的語言，解釋瞭神經網絡是如何工作的，以及它為什麼能如此強大。我尤其喜歡書中對不同網絡架構的介紹，從經典的CNN到RNN，再到後來更先進的Transformer，作者都用圖文並茂的方式進行瞭講解，讓我這個初學者也能輕鬆理解它們之間的區彆和適用場景。而且，它還不僅僅停留在理論層麵，書中穿插瞭大量的實際案例，讓我看到瞭深度學習在圖像識彆、自然語言處理等領域的驚人應用，這極大地激發瞭我進一步學習的興趣。這本書的中文翻譯也非常到位，語言流暢自然，閱讀起來毫無障礙，讓我感覺就像在和一個經驗豐富的老師在交流一樣。
評分包裝不錯
評分好
評分讀瞭纔知道是好書
評分書的質量很好，正版，隻要學到瞭知識，就值得買
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評分讀瞭纔知道是好書
評分不錯的書，很厚啊，對我很有用
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