【全2册】数学之美(第*版)+深度学习 [deep learning]带你认识数学之美网 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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吴军著著

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数学之美
深度学习
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店铺：恒久图书专营店

出版社：人民邮电出版社

ISBN：9787115373557

商品编码：25419114138

包装：平装

开本：16

出版时间：2014-11-01

页数：312

具体描述

商品参数

深度学习 [deep learning]
	定价	168.00
	出版社	人民邮电出版社
	版次	1
	出版时间	2017年08月
	开本	16开
	作者	[美] Ian，Goodfellow
	装帧	平装
	页数
	字数
	ISBN编码	9787115461476

内容简介

　　《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*教材。全书的内容包括3个部分：第1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。

作者简介

　　IanGoodfellow，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。IanGoodfellow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*。

　　YoshuaBengio，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。YoshuaBengio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。

　　AaronCourville，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。AaronCourville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。

精彩书评

　　《深度学习》由该领域的三位专家撰写，是目前该领域唯1的综合性图书。它为正在进入该领域的软件工程师和学生提供了广泛的视角和基础的数学知识，同时也可以为研究者提供参考。

　　——ElonMusk，OpenAI联合主席，特斯拉和SpaceX共同创始人兼首*执行官

　　这是深度学习的权wei教科书，由该领域的主要贡献者撰写。此书内容非常清晰、全面并且权wei。阅读这本书，你可以知道深度学习的由来、它的好处以及它的未来。

　　——GeoffreyHinton，多伦多大学荣誉退休教授，Google杰出研究科学家

　　zui近十年以来，深度学习成为了风靡全球的技术。学生、从业人员和教师都需要这样一本包含基本概念、实践方法和高*研究课题的教科书。这是深度学习领域第1本综合性的教科书，由几位极*创意和多产的研究人员撰写。这本书将成为经*。

　　——YannLeCun，Facebook人工智能研究院院长，纽约大学计算机科学、数据科学与神经科学教授

　　深度学习的中文译本忠实客观地表述了英文原稿的内容。本书三位共同作者是一个老中青三代结合的整体，既有深度学习领域的奠基人，也有处于研究生涯中期的领域中坚，更有领域里近年涌现的新星。所以书作结构行文很好地考虑到了处于研究生涯各个不同阶段的学生和研究人员的需求，是一本非常好的关于深度学习的教科书。

　　深度学习近年在学术界和产业界都取得了极大的成功，但诚如本书作者所说，深度学习是创建人工智能系统的一个重要的方法，但不是全部的方法。期望在人工智能领域有所作为的研究人员，更可以通过本书充分思考深度学习和传统机器学习和人工智能算法的联系和区别，共同推进本领域的发展。

　　——微软研究院首*研究员华刚博士

　　这是一本还在写作阶段就被开发、研究，工程人员极大关注的深度学习教科书。它的出版表明了我们进入了一个系统化理解和组织深度学习框架的新时代。这本书从浅入深介绍了基本数学、机器学习经验，以及现阶段深度学习理论和发展。它能帮助AI技术爱好者和从业人员在三位专家学者的思维带领下全方位了解深度学习。

　　——腾讯优图杰出科学家、香港中文大学教授贾佳亚

　　深度学习代表了我们这个时代的人工智能技术。这部由该领域专业的几位学者Goodfellow、Bengio、Courville撰写的题为《深度学习》的著作，涵盖了深度学习的基础与应用、理论与实践等各个方面的主要技术，观点鲜明，论述深刻，讲解详尽，内容充实。相信这是每一位关注深度学习人士的必读书目和必*宝典。感谢张志华教授等的辛勤审校，使这部大作能够这么快与中文读者见面。

　　——华为诺亚方舟实验室主任，北京大学、南京大学客座教授，IEEEFellow李航

　　从基础前馈神经网络到深度生成模型，从数学模型到极好实践，此书覆盖深度学习的各个方面。《深度学习》是当下zui适合的入门书籍，强烈推荐给此领域的研究者和从业人员。

　　——亚马xun主任科学家、ApacheMXNet发起人之一李沐

　　出自三位深度学习zui前沿权wei学者的教科书一定要在案前放一本。本书的第*部分是精华，对深度学习的基本技术进行了深入浅出的精彩阐述。

　　——ResNet作者之一、Face++首*科学家孙剑

　　过去十年里，深度学习的广泛应用开创了人工智能的新时代。这本教材是深度学习领域有重要影响的几位学者共同撰写。它涵盖了深度学习的主要方向，为想进入该领域的研究人员，工程师，以及初学者提供了一个很好的系统性教材。

　　——香港中文大学信息工程系主任汤晓鸥教授

　　AI圣经！此书是所有数据科学家和机器学习从业者要在这个快速增长的下一代技术领域立足的必读书籍。

　　——DanielD.Gutierrez，知名媒体机构insideBIGDATA

　　这是一本教科书，又不止是一本教科书。任何对深度学习感兴趣的读者，本书在很长一段时间里，都将是你能获得的zui全面系统的资料，以及思考并真正推进深度学习产业应用、构建智能化社会框架的绝jia理论起点。

　　——新智元创始人兼CEO杨静

深度解析：经典数学理论与前沿算法的交汇（非【全2册】数学之美(第版)+深度学习 [deep learning]带你认识数学之美网相关内容）引言：探寻科学世界的底层逻辑我们生活的世界，无论是宏观的宇宙运行，还是微观的粒子交互，都深深地烙印着数学的印记。数学不仅仅是抽象的符号和严谨的逻辑，它是构建现代科学、技术乃至哲学思维的基石。本书致力于深入挖掘那些塑造了我们理解世界的经典数学理论体系，同时，我们也将目光投向信息时代最激动人心的前沿领域——复杂系统建模与优化，这些领域无不依赖于坚实的数学基础。第一部分：奠基石——经典数学理论的再审视本部分旨在对支撑现代科学的几大核心数学分支进行一次系统而深入的回顾与剖析，强调其内在联系与实际应用潜力。第一章：微积分的精髓与现代应用微积分，作为连接离散与连续世界的桥梁，其重要性不言而喻。我们不满足于仅仅停留在导数与积分的计算层面，而是着重探讨其背后的几何意义和物理内涵。 1. 变分法的哲学基础：欧拉-拉格朗日方程如何从“最省力原理”过渡到描述自然界中能量最小化的普遍规律？我们将详细分析这些变分原理在力学、光学乃至经济学决策中的映射。 2. 多变量微积分的几何拓扑视角：探讨梯度、散度和旋度的向量场概念，它们如何描述空间中场的分布和演化。特别关注隐式函数的微分处理和高维空间中的曲面积分，例如格林公式、斯托克斯公式在物理建模中的精确表达。 3. 无穷级数的收敛性与应用：傅里叶级数和泰勒级数不仅是近似工具，更是分析周期性信号和函数解析延拓的关键。我们将深入分析收敛判据（如阿贝尔判据）及其在信号处理中的实际意义。第二章：线性代数——结构化的力量线性代数是描述系统结构、关系和变换的语言。它在数据科学、工程控制和量子力学中占据核心地位。 1. 特征值问题的深层解读：特征值和特征向量不仅仅是矩阵运算的结果，它们代表了系统内在的“振动模式”或“稳定性轴”。我们将通过实对称矩阵的对角化，展示如何将复杂的系统行为简化为相互独立的运动分量。 2. 矩阵分解技术的多维剖析：重点解析奇异值分解（SVD）在信息压缩、降噪和推荐系统中的不可替代性。对比SVD与QR分解、LU分解在数值稳定性和计算复杂度上的差异。 3. 向量空间的抽象与泛函分析的萌芽：从有限维空间过渡到无限维希尔伯特空间，理解内积、范数以及正交基的概念，为后续学习偏微分方程和优化理论打下理论基础。第三章：概率论与数理统计——不确定性下的决策在信息爆炸的时代，如何科学地量化和处理不确定性，是现代科学面临的共同挑战。 1. 随机变量的联合分布与条件概率：深入探讨贝叶斯定理在信息更新中的动态作用。重点分析马尔可夫链和随机过程，如何描述随时间演化的序列依赖关系。 2. 大数定律与中心极限定理的普适性：阐释为何这些看似简单的定理能保证大量独立同分布随机变量的样本均值趋于期望值，及其对统计推断的理论支撑。 3. 参数估计与假设检验的科学性：对最大似然估计（MLE）和矩估计进行比较，并讨论假设检验中第一类和第二类错误的权衡，确保推断的科学严谨性。第二部分：跨越边界——复杂系统建模与现代优化本部分将经典数学工具应用于解决现代工程和科学中的复杂问题，关注模型的建立、分析与求解。第四章：常微分方程（ODE）与动力学系统动力学系统是描述变化过程的数学框架，广泛应用于物理、生物和经济系统中。 1. 一阶与二阶ODE的解析解法回顾：重点关注积分因子法、常数变易法等求解非齐次线性方程组的技巧。 2. 相平面分析与稳定性理论：使用相图来定性分析系统的长期行为。探讨李雅普诺夫稳定性理论，如何不依赖于求解精确解，即可判断系统对扰动的抵抗能力。 3. 混沌现象的数学起源：简要介绍洛伦兹吸引子等例子，揭示确定性系统如何产生看似随机的复杂行为，数学的边界在哪里。第五章：偏微分方程（PDE）的物理建模 PDE是描述场变量（如温度、压力、电势）在空间和时间上连续变化的语言。 1. 三大基本方程的物理意义：详细解读热传导方程（扩散）、波动方程（波动）和拉普拉斯方程（稳态）的数学结构与它们所对应的物理边界条件。 2. 分离变量法与傅里叶变换在PDE求解中的结合：展示如何利用傅里叶变换的性质将偏微分运算转化为代数运算，简化求解过程。 3. 有限差分法的数值实现基础：介绍如何将连续的PDE转化为离散的代数方程组，为数值模拟提供入门基础，强调网格选择和时间步长的稳定性要求。第六章：优化理论与凸分析在资源有限的情况下，如何找到最优解是工程和经济学的核心问题。 1. 无约束优化：牛顿法与拟牛顿法：深入分析二阶信息（Hessian矩阵）在加速收敛中的作用，以及BFGS等算法如何用近似信息替代昂贵的精确Hessian计算。 2. 约束优化与卡罗·库恩-塔克（KKT）条件： KKT条件是如何将约束优化问题转化为鞍点问题，以及拉格朗日乘子在解释对偶变量经济学含义上的作用。 3. 凸集、凸函数与全局最优性：强调凸优化在保证全局收敛性上的巨大优势，区分几何上的凸性和函数的凸性，并简要介绍内点法等现代求解技术的基本思想。结语：数学思维的养成本书的最终目标，是培养读者一种严谨、抽象且富有洞察力的数学思维。掌握这些工具，不仅能让你理解现有的科学成就，更能赋予你独立分析和解决未来未知问题的能力。数学是思考的艺术，是通往精确知识的必经之路。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和设计简直是艺术品！拿到手的时候，那种沉甸甸的质感和封面那种低调而有内涵的配色，就让人爱不释手。我尤其喜欢它在细节处理上的用心，比如字体选择的清晰度和排版的疏密有致，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。内页的纸张质量也非常好，很有阅读的仪式感。虽然我还没有完全沉下心来啃完每一页，但仅仅是翻阅和感受这本书的物理形态，就觉得这绝对是一份值得收藏的珍品。那种触感和视觉享受，完全超越了一般的工具书范畴，更像是一件精心打磨的工艺品。这不仅仅是知识的载体，更是一种阅读体验的升华，让人愿意花时间去慢慢品味它所承载的智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的引入方式实在是太巧妙了，它没有上来就抛出一堆晦涩的公式和定理，而是像一位经验老到的导游，带着我们从一个我们熟悉的生活场景或者一个直观的几何图形切入。那种“原来如此”的感觉贯穿始终，让人感觉数学不再是高高在上、拒人于千里之外的学科，而是深深植根于我们周围世界运转规律的基础。作者的叙述逻辑非常连贯且富有启发性，总能在关键节点设置一个引人深思的问题，然后用严谨又不失趣味性的论证来解答。这种循序渐进的引导，极大地降低了理解复杂概念的心理门槛，让人在不知不觉中，就已经跨越了好几道思维的鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节组织安排显示出作者深厚的教学功力和对读者心境的深刻理解。它没有采用传统的线性推进模式，而是通过多个相互关联的主题模块进行辐射和深化。有时候你会发现，前一个章节看似无关紧要的数学概念，在后半部分的关键推导中起到了画龙点睛的作用。这种网状的知识结构，非常符合我们大脑的联想和记忆机制。它鼓励读者进行主动的思考和连接，而不是被动地接受信息流。这种精心设计的阅读路径，让学习过程充满了探索的乐趣，每一次“打通任督二脉”的感觉都令人振奋。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，理解数学的“美”比掌握它的“术”要难得多，而这本书恰恰抓住了“美”的精髓。它不像很多教材那样专注于解题技巧的训练，而是更侧重于展示数学概念背后的哲学思想和逻辑结构之优雅。读到某些证明过程时，那种豁然开朗、发现宇宙间和谐之美的震撼，是其他任何学科都难以比拟的。它教会我的不仅仅是知识点，更是一种看待问题、分析问题的全新视角——那种追求简洁、对称与完备性的思维方式。这种内在的提升，我相信会对我在处理生活中的各种复杂决策，产生潜移默化的积极影响。

评分☆☆☆☆☆

真正让我印象深刻的是作者在行文间流露出的那种对数学世界的热爱和敬畏之情。这种情感是无法通过冰冷的公式传递出来的。在介绍一些经典定理的发展历程时，作者仿佛化身为历史的叙述者，描绘了先贤们在探索真理道路上付出的艰辛与获得的喜悦。这种人文关怀的注入，使得原本可能显得枯燥的数学史和理论介绍，变得鲜活而富有传奇色彩。它让我体会到，数学不仅仅是一门工具，它更是一部人类智慧不断突破自身局限的史诗，读完之后，我对这门学科的态度从“需要学习”转变为“渴望探索”。