深度学习

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[美] 伊恩·古德费洛 赵申剑
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2017-7-1 平装 9787115461476

具体描述

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。

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville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。

用户评价

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##的确是好书,不容易读。第三部分是research,所以没看。有几章其实写地有失水准,比如RNN那一章,写得实在不怎么样。翻译地好,书的印刷质量好,看起来让人赏心悦目,虽然稍贵了些。

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##???其中一个作者可能我们会合作research 你說這是什麼感覺

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##翻译的人翻译完有自己读过么,什么可以可以。每看一句还要先想他在说啥,很难受,已扔垃圾桶。 ————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————...  

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##1、推荐了很多书籍,关乎如何提升学习力 2、其中重大的方法就是远离社交网络,对此方法如下:1.完全脱离网络2.一周或一月设置几天或几周深度学习;不接触网络3.一天之中,设计可使用网络的时间4.一天置之中规划每一分钟 3、深入学习可以提升生产力:在一段时间内全然投入到一件...  

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##1、推荐了很多书籍,关乎如何提升学习力 2、其中重大的方法就是远离社交网络,对此方法如下:1.完全脱离网络2.一周或一月设置几天或几周深度学习;不接触网络3.一天之中,设计可使用网络的时间4.一天置之中规划每一分钟 3、深入学习可以提升生产力:在一段时间内全然投入到一件...  

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