異步圖書 深度學習 AI聖經 Deep Learning 數據科學傢 機器學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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伊恩·古德費洛 著

圖書標籤:

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• 神經網絡
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店鋪： 人民郵電齣版社官方旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：13934463279

開本：16

齣版時間：2017-08-01

頁數：500

內容介紹

《深度學習》由全球zhiming的三位專傢Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫，是深度學習領域奠基性的經典教材。全書的內容包括3個部分：第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2部分係統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3部分討論某些具有前瞻性的方嚮和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。

《深度學習》適閤各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際産品或平颱中應用的軟件工程師。

目錄

第 1 章 引言                                                                               1 

11 本書麵嚮的讀者                                                                   7 

12 深度學習的曆史趨勢                                                               8 

121 神經網絡的眾多名稱和命運變遷                                                 8 

122 與日俱增的數據量                                                             12 

123 與日俱增的模型規模                                                          13 

124 與日俱增的精度、復雜度和對現實世界的衝擊                                    15 

第 1 部分 應用數學與機器學習基礎 

第 2 章 綫性代數                                                                         19 

21 標量、嚮量、矩陣和張量                                                          19 

22 矩陣和嚮量相乘                                                                 21 

23 單位矩陣和逆矩陣                                                                22 

24 綫性相關和生成子空間                                                           23 

25 範數                                                                             24 

26 特殊類型的矩陣和嚮量                                                           25 

27 特徵分解                                                                          26 

28 奇異值分解                                                                       28 

29 Moore-Penrose 僞逆                                                               28 

210 跡運算                                                                           29 

211 行列式                                                                           30 

212 實例：主成分分析                                                              30 

第 3 章 概率與信息論                                                                   34 

31 為什麼要使用概率                                                                34 

32 隨機變量                                                                          35 

33 概率分布                                                                          36 

331 離散型變量和概率質量函數                                                    36 

332 連續型變量和概率密度函數                                                    36 

34 邊緣概率                                                                          37 

35 條件概率                                                                          37 

36 條件概率的鏈式法則                                                              38 

37 獨立性和條件獨立性                                                              38 

38 期望、方差和協方差                                                              38 

39 常用概率分布                                                                     39 

391 Bernoulli 分布                                                                40 

392 Multinoulli 分布                                                              40 

393 高斯分布                                                                     40 

394 指數分布和 Laplace 分布                                                      41 

395 Dirac 分布和經驗分布                                                         42 

396 分布的混閤                                                                   42 

310 常用函數的有用性質                                                           43 

311 貝葉斯規則                                                                      45 

312 連續型變量的技術細節                                                          45 

313 信息論                                                                           47 

314 結構化概率模型                                                                 49 

第 4 章 數值計算                                                                         52 

41 上溢和下溢                                                                       52 

42 病態條件                                                                          53 

43 基於梯度的優化方法                                                              53 

431 梯度之上：Jacobian 和 Hessian 矩陣                                            56 

44 約束優化                                                                          60 

45 實例：綫性ZUI小二乘                                                              61 

第 5 章 機器學習基礎                                                                   63 

51 學習算法                                                                          63 

511 任務 T                                                                      63 

512 性能度量 P                                                                   66 

513 經驗 E                                                                       66 

514 示例：綫性迴歸                                                               68 

52 容量、過擬閤和欠擬閤                                                            70 

521 沒有免費午餐定理                                                             73 

522 正則化                                                                       74 

53 超參數和驗證集                                                                 76 

531 交叉驗證                                                                     76 

54 估計、偏差和方差                                                               77 

541 點估計                                                                       77 

542 偏差                                                                         78 

543 方差和標準差                                                                 80 

544 權衡偏差和方差以ZUI小化均方誤差                                              81 

545 一緻性                                                                       82 

55 ZUI大似然估計                                                                     82 

551 條件對數似然和均方誤差                                                     84 

552 ZUI大似然的性質                                                               84 

56 貝葉斯統計                                                                       85 

561 ZUI大後驗 (MAP) 估計                                                         87 

57 監督學習算法                                                                     88 

571 概率監督學習                                                                 88 

572 支持嚮量機                                                                   88 

573 其他簡單的監督學習算法                                                     90 

58 無監督學習算法                                                                 91 

581 主成分分析                                                                   92 

582 k-均值聚類                                                                   94 

59 隨機梯度下降                                                                     94 

510 構建機器學習算法                                                               96 

511 促使深度學習發展的挑戰                                                        96 

5111 維數災難                                                                    97 

5112 局部不變性和平滑正則化                                                     97 

5113 流形學習                                                                    99 

第 2 部分 深度網絡：現代實踐 

第 6 章 深度前饋網絡                                                                   105 

61 實例：學習 XOR                                                                107 

62 基於梯度的學習                                                                 110 

621 代價函數                                                                    111 

622 輸齣單元                                                                    113 

63 隱藏單元                                                                       119 

631 整流綫性單元及其擴展                                                       120 

632 logistic sigmoid 與雙麯正切函數                                               121 

633 其他隱藏單元                                                                122 

64 架構設計                                                                       123 

641 萬能近似性質和深度                                                        123 

642 其他架構上的考慮                                                           126 

65 反嚮傳播和其他的微分算法                                                    126 

《深度學習：AI聖經》—— 構建智能未來的基石 引言：通往智能時代的大門 在科技飛速發展的今天，人工智能（AI）已不再是科幻小說的情節，而是深刻改變我們生活、工作乃至思考方式的現實力量。從智能推薦算法到自動駕駛汽車，從疾病診斷到語言翻譯，AI的身影無處不在。而深度學習，作為AI領域的核心驅動力，正以前所未有的速度和深度，解鎖著機器的智能潛力。 《深度學習：AI聖經》並非僅僅是一本技術手冊，它更是一次關於智能的深刻探索，一次對未來趨勢的精準預判，更是每一位渴望站在科技前沿、把握時代脈搏的數據科學傢和機器學習研究者的必備指南。本書旨在以最係統、最深入、最實用的方式，帶領讀者穿越深度學習的迷人世界，理解其核心原理，掌握其實踐技巧，並最終能夠獨立構建、優化和應用先進的深度學習模型，解決現實世界中的復雜問題。 本書核心價值：從理論到實踐的全麵飛躍 本書最大的特色在於其“AI聖經”的定位，這不僅僅是一個響亮的稱號，更是我們對內容深度、廣度和權威性的鄭重承諾。我們精心策劃瞭涵蓋深度學習方方麵麵的內容，力求為讀者構建一個完整、連貫且易於理解的學習路徑。 第一部分：深度學習的理論基石——理解智能的本質 在深入探索各種復雜的模型和算法之前，理解其背後的數學原理和核心概念至關重要。本書的開篇將從最基礎的概念齣發，逐步建立起讀者對深度學習的紮實理論認知。 神經網絡的啓濛： 我們將從最簡單的感知機（Perceptron）講起，迴顧人工神經網絡的起源和演進。讀者將理解神經元的工作機製、激活函數的關鍵作用，以及多層感知機（MLP）如何通過疊加非綫性變換來學習復雜的模式。 反嚮傳播的魔力： 反嚮傳播算法是訓練神經網絡的靈魂。本書將用清晰的圖示和數學推導，深入剖析梯度下降法的原理，解釋誤差如何逐層傳播並更新網絡權重，從而實現模型的學習。我們將探討不同優化器（如SGD, Adam, RMSprop）的優劣，以及它們如何影響訓練的效率和收斂性。 正則化與防止過擬閤： 深度學習模型強大的擬閤能力有時也會帶來過擬閤的風險。本書將詳細介紹多種有效的正則化技術，包括L1/L2正則化、Dropout、早停法（Early Stopping）以及數據增強（Data Augmentation），幫助讀者構建更具魯棒性和泛化能力的模型。 損失函數的設計藝術： 損失函數是衡量模型性能的標尺。我們將介紹適用於不同任務（如分類、迴歸）的常用損失函數，並探討如何根據具體問題設計定製化的損失函數，以引導模型朝著期望的方嚮學習。 第二部分：經典深度學習模型的深度解析——掌握強大的工具箱 在建立起堅實的理論基礎後，本書將帶領讀者深入探索一係列在人工智能領域具有裏程碑意義的經典深度學習模型。我們不僅僅介紹模型的結構，更側重於解析其設計的巧妙之處、解決瞭哪些關鍵問題，以及在實際應用中的優勢。 捲積神經網絡（CNN）的視覺革命： CNN是圖像識彆、目標檢測等視覺任務的基石。我們將從捲積層、池化層、全連接層等基本組件入手，詳細解析CNN如何通過局部感受野、權值共享等機製有效地提取圖像的空間特徵。本書將深入講解經典的CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等，並分析它們各自的創新點和發展脈絡。讀者將學會如何設計和應用CNN解決圖像分類、物體識彆、語義分割等問題。 循環神經網絡（RNN）的時序智慧： 對於處理序列數據，如文本、語音、時間序列，RNN係列模型發揮著至關重要的作用。我們將介紹RNN的基本結構，並重點講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）如何通過引入門控機製，有效地解決長期依賴問題。本書將深入探討RNN在自然語言處理（NLP）領域的應用，如機器翻譯、文本生成、情感分析等。 Transformer模型的顛覆性創新： Transformer架構的齣現，徹底改變瞭序列建模的格局，並在NLP領域取得瞭前所未有的成功。本書將詳細闡述Transformer的核心機製——自注意力（Self-Attention）和多頭注意力（Multi-Head Attention），解釋它如何實現並行計算，並高效地捕捉序列中的長距離依賴關係。我們將深入介紹BERT、GPT係列等基於Transformer的預訓練模型，以及它們在各種NLP任務中的強大錶現。 第三部分：深度學習的進階探索——應對復雜挑戰 在掌握瞭核心模型之後，本書將進一步拓展讀者的視野，介紹深度學習在更廣泛、更復雜場景下的應用和進階技術。 生成式對抗網絡（GAN）的創造力： GAN以其“創造”新數據的能力，在圖像生成、風格遷移、數據增強等領域引起瞭廣泛關注。本書將深入解析GAN的生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）之間的博弈過程，介紹各種GAN的變種，如DCGAN、StyleGAN、CycleGAN等，並指導讀者如何構建和訓練GAN模型。 強化學習的決策智能： 強化學習（RL）是讓智能體（Agent）通過與環境交互來學習最優策略的領域。我們將介紹RL的基本概念，如狀態、動作、奬勵、值函數、策略等，並講解Q-learning、Deep Q-Network（DQN）、Policy Gradient等經典算法。本書將展示RL在遊戲AI、機器人控製、資源優化等領域的應用。 圖神經網絡（GNN）的連接智慧： 現實世界中存在大量的圖結構數據，如社交網絡、分子結構、知識圖譜等。圖神經網絡（GNN）為處理這類數據提供瞭強大的工具。本書將介紹GNN的基本原理，包括節點錶示學習、圖捲積等，並探討其在推薦係統、藥物發現、交通預測等領域的應用。 遷移學習與預訓練模型： 從零開始訓練一個深度學習模型往往需要大量的數據和計算資源。本書將詳細介紹遷移學習（Transfer Learning）的概念，以及如何利用預訓練模型（Pre-trained Models）來加速模型的開發和提升性能。我們將重點介紹如何 fine-tune 預訓練模型以適應特定任務。 第四部分：深度學習的實踐指南——從代碼到部署 理論的學習最終需要落實到實踐。本書的最後一部分將聚焦於深度學習的工程實踐，幫助讀者將所學知識轉化為可執行的解決方案。 主流深度學習框架（PyTorch & TensorFlow）： 我們將詳細介紹當前最流行的深度學習框架PyTorch和TensorFlow的使用方法。讀者將學習如何使用這些框架構建、訓練和評估深度學習模型，包括數據加載、模型定義、損失計算、梯度更新等關鍵步驟。 數據預處理與特徵工程： 優秀的數據預處理和特徵工程是深度學習成功的關鍵。本書將提供實用的技巧和策略，幫助讀者處理缺失值、異常值，進行特徵縮放、編碼，以及構建有效的特徵錶示。 模型評估與調優： 如何準確地評估模型的性能，並有效地進行超參數調優，是提升模型效果的關鍵環節。我們將介紹各種評估指標，如準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等，並講解網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等調優方法。 模型部署與應用： 將訓練好的模型部署到實際生産環境中，是實現AI價值的最終步驟。本書將介紹模型部署的常見方式，如RESTful API、移動端部署（如TensorFlow Lite, PyTorch Mobile）以及邊緣計算等，並探討模型推理的優化策略。 本書特色與讀者收益： 係統性與權威性： 本書力求涵蓋深度學習的核心概念、主流模型和前沿技術，內容嚴謹，邏輯清晰，是讀者係統學習深度學習的權威參考。 理論與實踐的完美結閤： 在深入講解理論的同時，本書提供瞭豐富的代碼示例和實踐指導，幫助讀者將抽象概念轉化為具體行動。 麵嚮未來： 本書不僅關注經典模型，更著眼於當前和未來的發展趨勢，為讀者提供前瞻性的視野。 適閤人群： 數據科學傢： 渴望掌握最新AI技術，解決復雜數據問題的專業人士。 機器學習研究者： 希望深入理解深度學習原理，開展前沿研究的學者。 軟件工程師： 希望將AI技術融入産品開發，構建智能應用的開發者。 在校學生： 計算機科學、人工智能、統計學等相關專業的學生。 對AI充滿好奇的愛好者： 希望係統瞭解深度學習，探索智能世界奧秘的讀者。 結語：開啓你的智能之旅 《深度學習：AI聖經》不僅僅是一本書，它是一個起點，一個平颱，更是您通往智能時代的重要階梯。我們相信，通過本書的學習，您將不僅掌握深度學習的強大工具，更能培養齣解決復雜智能問題的分析能力和創新思維。讓我們一起，用深度學習的力量，塑造更加智能、更加美好的未來。

評分☆☆☆☆☆

從拿到《異步圖書 深度學習 AI聖經 Deep Learning 數據科學傢 機器學習》這本厚厚的書開始，我就被它散發齣的專業氣息所吸引。封麵設計簡約大氣，字體清晰，一看就是精心打磨過的作品。翻開書頁，我立刻被書中嚴謹的邏輯結構和流暢的文字所吸引。 我特彆關注的是書中的理論推導部分。我一直覺得，要真正理解一個算法，光知道怎麼用是不夠的，必須瞭解其背後的數學原理和推導過程。《異步圖書 深度學習 AI聖經 Deep Learning 數據科學傢 機器學習》在這方麵做得非常齣色，它把復雜的數學公式用非常易於理解的方式呈現齣來，並且對每一步的推導都給齣瞭詳細的解釋，讓人能夠跟著作者的思路一步步深入。 我是一名希望在實際工作中應用機器學習技術的工程師，因此，我對書中關於“數據科學傢”和“實際應用”的章節特彆感興趣。我希望這本書能提供一些關於如何將理論知識轉化為實際解決方案的指導，例如如何選擇閤適的模型、如何處理數據、如何評估模型性能等等。這些都是我在日常工作中經常會遇到的挑戰。 書名中的“AI聖經”給我一種權威和全麵的感覺，這正是我希望從一本學習書中獲得的。我希望它能覆蓋AI領域的核心概念，並對這些概念進行深入的剖析，讓我能夠建立起一個紮實的知識體係。同時，“異步”這個詞也讓我很好奇，不知道它是否暗示瞭一種更靈活、更個性化的學習方式，能夠讓我根據自己的進度和興趣來安排學習內容。 總而言之，初次接觸《異步圖書 深度學習 AI聖經 Deep Learning 數據科學傢 機器學習》，我就對它充滿瞭信心。它不僅在外觀上專業，更重要的是，我預感到它在內容上具有很高的學術價值和實踐指導意義，將成為我深入學習AI的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這本《異步圖書 深度學習 AI聖經 Deep Learning 數據科學傢 機器學習》給我的第一感覺就是“乾貨滿滿”。它不是那種浮光掠影式地介紹概念的書，而是非常深入地探討瞭每一個技術細節。我尤其喜歡書中對算法的講解，很多我之前覺得難以理解的原理，在這本書裏都得到瞭非常清晰和透徹的闡釋。 我是一個偏愛實戰派的學習者，所以我迫不及待地翻到瞭關於“數據科學傢”和“機器學習”的應用章節。我希望能在這本書中找到關於如何從零開始構建一個機器學習項目的完整流程，包括數據預處理、特徵工程、模型選擇、訓練、調優以及部署等關鍵環節。如果書中能夠提供一些真實的案例分析，那就更完美瞭。 書名中的“AI聖經”和“深度學習”這些詞匯，讓我對這本書的內容深度和廣度充滿瞭期待。我希望它能帶領我全麵瞭解當前AI領域的最新進展，並為我打下堅實的基礎。同時，“異步”這個詞也讓我感到一絲好奇，它是否意味著這本書的學習方式可以更加靈活，例如可以根據個人的掌握程度來跳過或深入某些章節，而不是被強製性地按照一個固定的順序來學習。 我特彆欣賞書中在介紹復雜概念時，所采用的循序漸進的方式。它不會一下子拋齣大量信息，而是先從基礎概念講起，然後逐步引入更高級的理論和模型。這種層層遞進的講解方式，對於我這樣需要反復理解纔能掌握知識的學習者來說，非常有幫助。 總的來說，《異步圖書 深度學習 AI聖經 Deep Learning 數據科學傢 機器學習》給我的初步印象是：它是一本能夠真正幫助讀者深入理解AI技術，並將其應用於實際的寶藏。我期待通過閱讀這本書，能夠極大地提升我的AI技能和應用能力。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《異步圖書 深度學習 AI聖經 Deep Learning 數據科學傢 機器學習》，就迫不及待地翻看瞭起來。第一感覺就是它的厚重感，拿在手裏沉甸甸的，仿佛承載著整個AI領域的精髓。書的裝幀設計也很考究，封麵配色既有科技感又不失沉穩，觸感細膩，讓人愛不釋手。 迫不及待地翻到目錄，粗略掃瞭一眼，發現章節的劃分非常清晰，從基礎的數學原理，到核心的深度學習模型，再到實際的應用場景，幾乎涵蓋瞭AI學習的每一個重要環節。尤其是一些章節的標題，例如“神經網絡的數學基石”、“捲積神經網絡的視覺魔力”、“循環神經網絡的時序奧秘”等等，都充滿瞭吸引力，讓人對接下來的內容充滿好奇。 我是一個對AI充滿熱情，但又覺得門檻有點高的初學者。這本《異步圖書 深度學習 AI聖經 Deep Learning 數據科學傢 機器學習》的齣現，就像一盞指路明燈。我特彆關注那些“麵嚮數據科學傢”和“機器學習實戰”的部分，希望它能提供一些切實可行的方法論和案例，幫助我理解如何在真實世界中應用這些復雜的算法。 我注意到書中提到瞭“異步”這個概念，這讓我聯想到它可能是一種更靈活、更高效的學習方式。我一直覺得傳統的綫性學習模式有時會讓人感到枯燥乏味，如果這本書能夠提供一些跳躍性的、模塊化的學習路徑，或者引導讀者通過實踐來驅動理解，那將是極大的福音。我非常期待它能夠在我學習AI的道路上，提供一種與眾不同的視角和方法。 總而言之，從初步的接觸來看，《異步圖書 深度學習 AI聖經 Deep Learning 數據科學傢 機器學習》給我留下瞭非常深刻的第一印象。它不僅僅是一本技術書籍，更像是一次通往AI世界深處的邀請函。我預感，這本書將成為我未來機器學習和深度學習學習道路上不可或缺的重要夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這本《異步圖書 深度學習 AI聖經 Deep Learning 數據科學傢 機器學習》的排版真的太舒服瞭，紙張的質感也相當不錯，摸起來有一種溫潤的感覺，不會像有些書那樣粗糙。我最喜歡的是它在講解復雜概念的時候，經常會配上清晰易懂的圖示，有時候一個圖就能把一個我琢磨半天的理論一下子點透，這種“可視化”的學習方式對我來說簡直太友好瞭。 而且，書裏的語言風格也很吸引我。它不像那種純粹的學術論文，枯燥乏味，而是用一種比較生動、甚至帶點敘事性的方式來闡述技術原理，偶爾還會穿插一些曆史背景或者哲學思考，讓整個學習過程不那麼機械。感覺作者是很用心在編寫這本書，不僅僅是技術的堆砌，更是對知識的梳理和升華。 我特彆喜歡書裏提到的“AI聖經”這個說法，它給瞭我一種崇敬感，也暗示瞭這本書內容的深度和廣度。我一直希望能有一本能夠係統性地、深入淺齣地講解深度學習和機器學習的權威著作，而這本書似乎正是我想找的。那些關於“數據科學傢”的章節，更是讓我充滿瞭期待，我希望它能幫助我理解如何從數據中挖掘價值，以及如何構建一個完整的數據科學項目。 我還注意到書名中“異步”這兩個字，這讓我感到很新奇。我一直在思考，這是否意味著這本書的內容可以按照自己的節奏來學習，不受傳統綫性結構的束縛？我一直覺得學習AI需要大量的實踐和反思，如果這本書能提供一些非綫性的學習建議，或者鼓勵讀者去探索不同的研究方嚮，那將是巨大的創新。 總的來說，我對於《異步圖書 深度學習 AI聖經 Deep Learning 數據科學傢 機器學習》的期望非常高。它不僅在外觀設計上令人滿意，更重要的是，我感覺它在內容呈現和學習體驗上都花瞭大量心思，這讓我相信它能夠成為我深入理解AI領域的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

翻開《異步圖書 深度學習 AI聖經 Deep Learning 數據科學傢 機器學習》這本書，撲麵而來的就是一種嚴謹而又充滿活力的學術氛圍。紙張的觸感很細膩，印刷的字跡也非常清晰，即使是長篇的數學公式，也一點不顯得擁擠。 我一直對深度學習中的各種神經網絡結構充滿好奇，這本書在這方麵的介紹讓我眼前一亮。它不僅僅羅列齣各種模型，更重要的是，它深入剖析瞭這些模型的內在機製，例如捲積神經網絡是如何模擬人類視覺係統的，循環神經網絡又是如何處理時序數據的，等等。這種“知其然，知其所以然”的學習方式，正是我所追求的。 我是一名正在嚮數據科學傢轉型的數據分析師，因此，書中關於“數據科學傢”和“機器學習”的實踐性內容，對我來說至關重要。我希望這本書能夠提供一些關於如何從數據中提取有價值信息，以及如何利用機器學習模型解決實際業務問題的指導。如果能夠包含一些項目實戰的案例，那就太棒瞭。 書名中的“AI聖經”給我一種權威感，讓我相信這本書的內容是經過精心篩選和組織，能夠為我提供一個全麵的AI知識框架。而“異步”這個詞，則讓我聯想到它可能包含瞭一些非傳統的、更具創新性的學習方法，例如通過交互式的方式來學習，或者鼓勵讀者進行個性化的探索，這讓我非常期待。 總而言之，《異步圖書 深度學習 AI聖經 Deep Learning 數據科學傢 機器學習》給我的第一印象是：它是一本內容翔實、講解深入、且兼具理論深度和實踐指導意義的優秀著作。我非常有信心，這本書將成為我深入學習和掌握AI技術的得力助手。