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阿斯頓·張(Aston Zhang)

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發表於2025-04-09

商品介绍



2019-6 平裝 9787115490841

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書籍描述

阿斯頓·張(Aston Zhang)

亞馬遜應用科學傢,美國伊利諾伊大學香檳分校計算機科學博士,統計學和計算機科學雙碩士。他專注於機器學習的研究,並在數個頂級學術會議發錶過論文。他擔任過NeurIPS、ICML、KDD、WWW、WSDM、SIGIR、AAAI 等學術會議的程序委員或審稿人以及Frontiers in Big Data 期刊的編委。

李沐(Mu Li)

亞馬遜首席科學傢(Principal Scientist),加州大學伯剋利分校客座助理教授,美國卡內基梅隆大學計算機係博士。他專注於分布式係統和機器學習算法的研究。他是深度學習框架MXNet 的作者之一。他曾任機器學習創業公司Marianas Labs 的CTO 和百度深度學習研究院的主任研發架構師。他在理論、機器學習、應用和操作係統等多個領域的頂級學術會議(包括FOCS、ICML、NeurIPS、AISTATS、CVPR、KDD 、WSDM、OSDI)上發錶過論文。

紮卡裏·C. 立頓(Zachary C. Lipton)

亞馬遜應用科學傢,美國卡內基梅隆大學助理教授,美國加州大學聖迭戈分校博士。他專注於機器學習算法及其社會影響的研究,特彆是在時序數據與序列決策上的深度學習。這類工作有著廣泛的應用場景,包括醫療診斷、對話係統和産品推薦。他創立瞭博客“Approximately Correct”(approximatelycorrect.com)。

亞曆山大·J. 斯莫拉(Alexander J. Smola)

亞馬遜副總裁/ 傑齣科學傢,德國柏林工業大學計算機科學博士。他曾在澳大利亞國立大學、美國加州大學伯剋利分校和卡內基梅隆大學任教。他發錶瞭超過200 篇學術論文,並著有5 本書,其論文及書被引用超過10 萬次。他的研究興趣包括深度學習、貝葉斯非參數、核方法、統計建模和可擴展算法。

本書旨在嚮讀者交付有關深度學習的交互式學習體驗。書中不僅闡述深度學習的算法原理,還演示它們的實現和運行。與傳統圖書不同,本書的每一節都是一個可以下載並運行的 Jupyter記事本,它將文字、公式、圖像、代碼和運行結果結閤在瞭一起。此外,讀者還可以訪問並參與書中內容的討論。

全書的內容分為3個部分:第一部分介紹深度學習的背景,提供預備知識,並包括深度學習最基礎的概念和技術;第二部分描述深度學習計算的重要組成部分,還解釋近年來令深度學習在多個領域大獲成功的捲積神經網絡和循環神經網絡;第三部分評價優化算法,檢驗影響深度學習計算性能的重要因素,並分彆列舉深度學習在計算機視覺和自然語言處理中的重要應用。

本書同時覆蓋深度學習的方法和實踐,主要麵嚮在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀本書需要讀者瞭解基本的Python編程或附錄中描述的綫性代數、微分和概率基礎。

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讀者評價

評分

##全書基於MXNet,但是其實我相信大部分公司還是以Tensorflow為主吧,所以代碼的實用性不高。但是其實拋去代碼本身,書上對於原理和示例的講解,都是很清晰的,然後代碼其實也可以很好的反映齣實現方式,是一本很值得推薦,比花書更貼近生産實踐的入門實戰書。

評分

##第一版一般,集中於mxnet實現,內容安排比較隨意,優點在於真的能跑的代碼,真的去實現瞭幾種CV網絡。第二版在官網,豐富瞭很多理論知識,結構更順暢、規整(類似其他老牌書的架勢),同時提供mxnet、pytorch、tf三套代碼,增加瞭Attention、BERT、推薦係統(很紮實)、GAN

評分

##讀過在綫版,有配閤的教學視頻,比Andrew Ng那個要深入,差不多達到夠應用的水平。。代碼沒跑過,因為目前我看到的代碼都沒有用Mxnet。。讀過幾個其實很清楚。。

評分

##這本書有這麼高的評價我是齣乎意料的。 原理都是一筆帶過甚至沒有,全是泛泛而談的列一下代碼(我用的pytorch)。我作為一個對捲積神經網絡也算是入門,甚至有實際應用的人,看瞭這本書直接把我給整不會瞭。 如果隻是要學怎麼用pytorch搭建一個能拿來分類圖片的cnn模型,那直接...  

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評分

##清晰且詳盡,適閤深度學習入門,不僅闡述深度學習的算法原理,還演示它們的實現和運行,可操作性很強。可惜基於mxnet實現,不是TensorFlow,還有就是深度差一點。

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