发表于2024-11-28
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 |
《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。
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。
《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*。
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