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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##在2018年,来自多伦多大学名誉教授兼谷歌大脑人工智能团队的高级研究员杰弗里•辛顿(Geoffrey Hinton)、纽约大学教授兼 Facebook首席人工智能科学家杨立昆(Yann LeCun)和加拿大蒙特利尔大学教授兼人工智能公司 Element AI 的联合创始人约书亚•本吉奥(Yoshua Bengio)...  

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##本书被誉为深度学习的“圣经”,又名“花书”。该书由三位大佬 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 撰写 , 作者Ian Goodfellow 是GAN网络之父,所以可以遇见本书的价值。该书已经推出备受好评和推荐,大家在网络上查找人工智能书籍推荐时经常被作为首选。但我...  

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##建议读原版。不过翻译(尤其前几章)算是挺用心了。相比后面的网络介绍,前面的基础以及优化更值得反复读。Goodfellow的个性很细,看得出喜欢符号计算,读起来很舒服。不过CNN我觉得还是CS231n课程讲得好,RNN则看Understanding LSTM那文……

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在当下这个信息时代,人工智能的发展越来越受到人们的重视,国家也将人工智能的发展放到了重要的战略位置。当人工智能发展到了一定的地步,或许能够帮我们解决医疗资源,教育资源等不均的局面。而当下要更好的学习人工智能,首先应当学习好机器学习和深度学习。 个人认为要深入...  

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##可能小伙伴能经常听到一本叫花书的书,就是这本书了。这本书是深度学习的经典书籍,从事人工智能开发的小伙伴都建议好好读读,并且多读几遍! 但是懂的自然懂,这本书涉及原理及部分公式,大家都知道《机器学习》,也就是西瓜书,里面充斥着令人头大的数学推导,甚至有团队为里...  

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