具体描述
基本信息
| 商品名称： 深度学习 | 出版社： 人民邮电出版社 | 出版时间：2017-08-01 |
| 作者：伊恩.古德费洛 | 译者：赵申剑 | 开本： 32开 |
| 定价： 168.00 | 页数：0 | 印次： 1 |
| ISBN号：9787115461476 | 商品类型：图书 | 版次： 1 |
内容提要
《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville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：第一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，它们被认可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。
作者简介
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卓越。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。
目录
第 1 章 引言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 本书面向的读者 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7
1.2 深度学习的历史趋势 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.1 神经网络的众多名称和命运变迁 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.2 与日俱增的数据量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2.3 与日俱增的模型规模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13
1.2.4 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
第 1 部分 应用数学与机器学习基础
第 2 章 线性代数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.1 标量、向量、矩阵和张量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2 矩阵和向量相乘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .21
2.3 单位矩阵和逆矩阵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.4 线性相关和生成子空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.5 范数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24
2.6 特殊类型的矩阵和向量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.7 特征分解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.8 奇异值分解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.9 Moore-Penrose 伪逆 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.10 迹运算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.11 行列式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.12 实例：主成分分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .30
第 3 章 概率与信息论. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .34
3.1 为什么要使用概率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2 随机变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.3 概率分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.1 离散型变量和概率质量函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.2
用户评价
说实话，拿到《深度学习》这本书的时候，我心里是有一些忐忑的。毕竟，深度学习这个领域发展太快了，很容易出现一些“过时”的信息。但这本书的出现，似乎打破了我的这种担忧。它在讲解核心算法和理论时，并没有局限于某个特定的框架或者库，而是注重于其背后的数学原理和通用思想。这意味着，即便未来出现新的技术和工具，书中传达的核心思想依然是适用的。我尤其对书中关于如何构建和训练深度神经网络的章节印象深刻。它不仅仅是告诉你需要哪些组件，更重要的是告诉你如何选择合适的组件，如何调整参数，如何进行有效的调试。书中提出的“数据为王”的理念，以及对数据预处理、增强等环节的重视，也让我受益匪浅。许多时候，模型的性能瓶颈并不在于算法本身，而在于数据的质量和处理方式。这本书用大量的篇幅来强调这一点，这对于很多只关注模型细节的开发者来说，是一个很好的提醒。此外，书中对一些经典模型的介绍，如CNN、RNN，也是非常到位的，不仅讲解了它们的架构，还分析了它们各自的优势和适用场景。读完之后，我对这些模型有了更清晰的认识，不再是停留在“知道有这么个东西”的层面。
评分终于有机会捧读这本《深度学习》了，拿到手的那一刻，沉甸甸的质感就让人心生敬意。作为一名在这个领域摸爬滚打了几年，但总觉得基础不够扎实的读者，我一直渴望有一本能够系统梳理深度学习脉络，同时又能深入浅出讲解核心概念的著作。这本书恰恰满足了我的需求。初翻开，它并没有像许多教材那样一开始就抛出一堆复杂的公式和理论，而是以一种循序渐进的方式，从神经网络的基本构成讲起，比如感知机、激活函数的作用，然后再逐步引入更复杂的概念，如反向传播算法的原理和实现。这对于初学者来说，无疑是极大的福音。我尤其喜欢它在讲解每个算法时，都会附带一些直观的比喻和类比，比如将梯度下降比作在山谷中寻找最低点，这种方式极大地降低了理解门槛。而且，书中对数学原理的推导也相当严谨，不会因为追求易懂而牺牲掉科学的严谨性。它不像有些书只是停留在“会用”的层面，而是让你真正“理解”为什么这么做。对于像我这样希望知其然也知其所以然的读者来说，这本《深度学习》提供了一个绝佳的学习路径。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导你一步步走入深度学习的奇妙世界。我期待着在接下来的阅读中，能更深入地理解卷积神经网络、循环神经网络等更高级的模型，并且能够将这些知识融会贯通，应用于实际的项目开发中。这本书的排版也十分精美，清晰的代码示例和高质量的插图，让阅读过程更加愉快和高效。
评分这本书《深度学习》的价值，远不止于它提供的技术知识。它更像是一次深度思考的旅程。作者在讲解每一个概念时，都不仅仅是陈述事实，而是引导读者去探究其背后的原理和意义。我尤其对书中关于深度学习的局限性和未来发展方向的讨论印象深刻。它并没有夸大深度学习的能力，而是诚实地指出了它目前存在的一些问题，比如可解释性不足、对数据的依赖性强等。这种严谨的态度，让我对这个领域有了更全面、更客观的认识。而且，书中对各种最新技术的研究进展也进行了介绍，这让我能够紧跟上这个快速发展的领域。它不仅仅是提供了一个静态的知识体系，而是一个动态的、不断更新的知识平台。读完这本书，我感觉自己不仅仅是掌握了一门技术，更是对人工智能这个宏大的领域有了更深的敬意和更强的探索欲。
评分我是一名来自非计算机背景的读者，一直对深度学习充满好奇，但又觉得门槛很高。《深度学习》这本书的出现，让我看到了希望。它以一种非常友好的方式，从最基础的概念讲起，比如什么是神经元，什么是激活函数，然后逐步过渡到更复杂的模型。书中大量的图示和清晰的解释，让我不再害怕抽象的数学公式。我尤其喜欢书中关于反向传播算法的讲解，作者用了很多生动的比喻，让我能够非常直观地理解这个核心算法的原理。它就像一位经验丰富的老师，耐心细致地为你解答每一个疑问。而且，这本书并没有只停留在理论层面，而是给出了很多实际的应用案例，让我看到了深度学习在现实世界中的巨大潜力。这对于我这样的跨专业读者来说，非常有激励作用。它让我觉得，深度学习并非遥不可及，而是可以通过努力去掌握的。
评分我是一名初入AI领域的研究生，对于深度学习充满好奇，但也感到迷茫。《深度学习》这本书就像是一盏明灯，照亮了我前进的方向。它没有直接给我答案，而是引导我去思考问题。书中的很多例证都非常贴合实际，让我能够将抽象的理论概念与实际应用联系起来。我尤其喜欢作者在解释反向传播算法时，使用了大量的图示和详细的推导过程，这让我不再畏惧这个看似复杂的算法，而是能够理解它的每一步逻辑。而且，书中对梯度消失和梯度爆炸等问题的讨论，以及对激活函数选择的建议，都非常实用。我之前在做实验时就遇到过类似的问题，读了这本书之后，我才恍然大悟，并且找到了解决问题的思路。这本书还强调了模型评估的重要性，它不仅仅是告诉你如何计算准确率，更重要的是告诉你如何从多个维度来评价模型的性能，以及如何根据评估结果来调整模型。这对于我进行学术研究非常有帮助。我不再只是盲目地追求高准确率，而是能够更全面地分析模型的优劣。这本书的内容组织非常合理，循序渐进，不会让人感到过于吃力。它就像一位循循善诱的老师，耐心地带领你一步步走进深度学习的殿堂。
评分《深度学习》这本书给我最大的感受是，它是一本真正“为读者着想”的书。作者在编写过程中，一定深入地思考过读者的学习路径和可能遇到的困难。比如，它对数学知识的要求，并不是预设读者是数学系的毕业生，而是循序渐进地介绍必要的数学概念，并给出清晰的推导。我特别欣赏书中关于模型评估和调参的部分。它不仅仅是告诉你哪些参数需要调整，更重要的是告诉你如何去分析模型的表现，如何通过实验来找到最优的参数组合。这对于很多在实际项目中遇到瓶颈的开发者来说，是非常宝贵的指导。而且，这本书的语言风格也很流畅，阅读起来毫不费力，就像是在和一位博学的朋友聊天。它让我能够沉浸在知识的世界里，忘记时间的流逝。读完这本书，我感觉自己对深度学习的理解上了一个新的台阶，不仅掌握了理论知识，更学会了如何去实践，去解决实际问题。
评分我一直认为，学习任何一门技术，最关键的是要建立起一套清晰的认知框架，而《深度学习》这本书在这方面做得非常出色。它并非简单地罗列各种算法，而是围绕着“学习”这一核心概念，将各种模型和技术有机地串联起来。从最初的浅层模型，到后来深度模型的兴起，作者层层递进，深入剖析了深度学习之所以强大的根本原因——特征的自动学习。书中对神经网络的层级结构、非线性映射的意义，以及损失函数和优化器的选择，都有着极为深刻的阐述。我特别欣赏它对各种常见问题的讨论，比如过拟合和欠拟合的成因，以及如何通过正则化、dropout等技术来缓解这些问题。这些都是在实际应用中经常会遇到的挑战，而本书提供的解决方案既有理论依据，又有实际操作的指导。而且，它并没有回避深度学习领域的一些争议性话题，比如模型的可解释性问题，而是从多个角度进行了探讨，展现了作者严谨的学术态度。阅读这本书，就像是在搭建一座知识的高楼，每一章都是一个坚实的地基，一点点向上延伸，最终构建起一个宏伟的体系。它鼓励读者带着问题去思考，去探索，去发现。我甚至觉得，仅仅是认真研读这本书，就足以应对大部分的深度学习面试题了，因为它覆盖了从基础到进阶的绝大部分核心知识点。
评分作为一名有一定经验的软件工程师，我一直在关注人工智能的最新进展，并希望将其应用到我的工作中。《深度学习》这本书为我提供了一个绝佳的学习机会。它在讲解概念时，既有理论的深度，又不失工程实践的指导性。我特别欣赏书中对各种损失函数和优化器的详细分析，这对于调优模型至关重要。它不仅仅是罗列这些函数，而是分析了它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。此外，书中对模型正则化技术的讲解也十分到位，我之前在实际项目中就常常遇到过拟合的问题，读了这本书之后，我才真正理解了L1、L2正则化和dropout的作用，并且能够有针对性地去应用。书中提供的代码示例也非常清晰，并且与理论讲解相辅相成，我可以直接参考这些代码来加深理解，甚至进行一些快速的实验。它不像一些理论书籍那样过于抽象，而是能够让你感受到深度学习在实际工程中的应用潜力。这本书也让我对如何构建一个可扩展、可维护的深度学习系统有了更深刻的认识，这对于我未来的职业发展非常有益。
评分我一直对人工智能领域非常感兴趣，但苦于没有系统的学习方法。《深度学习》这本书为我打开了一扇新的大门。它以一种非常清晰、逻辑性强的方式，介绍了深度学习的基本原理和核心技术。我特别喜欢书中对神经网络的讲解，从最简单的感知机到多层感知机，再到各种复杂的网络结构，作者都进行了深入浅出的阐述。它没有回避复杂的数学推导，而是将其以一种易于理解的方式呈现出来，这让我不再对数学感到恐惧。书中对反向传播算法的讲解尤其精彩，它就像是解开了我心中长久以来的一个谜团。而且，书中对数据的重要性也进行了强调，这让我认识到，不仅仅是算法，数据的质量和预处理也是影响模型性能的关键因素。读了这本书，我对深度学习的理解不再是零散的知识点，而是一个完整的体系。它让我对这个领域充满了信心，并且有动力去进一步深入学习。
评分这本书《深度学习》给我带来的最大惊喜，在于它对于“如何思考”的引导。它不仅仅是教你“是什么”，更重要的是教你“为什么”和“怎么做”。作者在讲解每一个概念时，都会先抛出问题，然后一步步引导读者去思考，去寻找答案。比如在讲到梯度下降时，它不会直接给出公式，而是先从优化的角度出发，让你感受到需要一个迭代的过程，然后才引出梯度。这种教学方式，让我觉得我不是在被动地接受知识，而是在主动地参与学习。而且，书中对各种经典模型的介绍，都充满了洞察力。比如，它并没有仅仅是描述CNN的卷积层、池化层，而是深入分析了它们在图像识别任务中的作用，以及它们如何模拟人眼的视觉处理机制。这种深入的分析，让我对这些模型有了更深刻的理解，不再是停留在表面的记忆。它让我能够举一反三，触类旁通。对我而言，这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一本启迪思想的书。
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