深度學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 伊恩·古德費洛等 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• 神經網絡
• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 自然語言處理

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：14146012074

齣版時間：2017-08-01

作  者:(美)伊恩·古德費洛 等 著作 趙申劍//黎？君//符天凡//李凱 譯者 定  價:168 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2017年08月01日 頁  數:500 裝  幀:平裝 ISBN:9787115461476 AI！深度學習領域奠基性的經典暢銷書！長期位居美國YA馬遜AI和機器學習類圖書靠前！所有數據科學傢和機器學習從業者的推薦閱讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯剋等靠前外眾多優選！

深度學習是機器學習的一個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學習經驗和理解世界。因為計算機能夠從經驗中獲取知識，所以不需要人類來形式化地定義計算機需要的所有知識。層次概念允許計算機通過構造簡單的概念來學習復雜的概念，而這些分層的圖結構將具有很深的層次。本書會介紹深度學習領域的許多主題。

本書等 ●第 1 章 引言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
●1.1 本書麵嚮的讀者 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7
●1.2 深度學習的曆史趨勢 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
●1.2.1 神經網絡的眾多名稱和命運變遷 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
●1.2.2 與日俱增的數據量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
●1.2.3 與日俱增的模型規模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13
●1.2.4 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
●2.1 標量、嚮量、矩陣和張量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
●2.2 矩陣和嚮量相乘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .21
●2.3 單位矩陣和逆矩陣 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
●2.4 綫性相關和生成子空間 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
●2.5 範數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24
●2.6 特殊類型的矩陣和嚮量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
●2.7 特徵分解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
●2.8 奇異值分解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
●2.9 Moore-Penrose 僞逆 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
●2.10 跡運算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
●部分目錄

內容簡介

《深度學習》由優選知名的三位專傢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：靠前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，它們被認可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。

《信息時代的海圖：數據驅動的洞察力與決策》 在這個信息爆炸的時代，數據已經成為新的石油，驅動著社會、經濟和科技的每一次飛躍。然而，海量的數據本身並不能直接帶來價值，它需要被理解、被解析、被轉化，纔能揭示齣隱藏的模式、預測未來的趨勢，並最終指導我們做齣更明智的決策。本書《信息時代的海圖：數據驅動的洞察力與決策》正是緻力於為讀者繪製這樣一幅由數據構成的海圖，幫助您在信息洪流中找準方嚮，揚帆遠航。 本書並非一本探討算法模型細節的技術手冊，也不是一本關於計算機科學理論的學術專著。相反，它更側重於從宏觀視角，闡述數據如何成為驅動現代社會運轉的核心要素，以及如何係統性地構建一套從數據采集、處理到分析、應用的全流程體係。我們將一起探索，如何在復雜多變的數據海洋中，提煉齣那些真正有價值的“珍珠”，並將其轉化為具有實際意義的洞察力。 第一部分：數據的本質與價值的覺醒 在旅程的開端，我們將首先深入理解“數據”本身的含義。數據不再僅僅是冰冷的數字或零散的文本，而是構成我們世界運行規律的基石。我們將探討不同類型數據的特徵，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，並分析它們各自的應用場景和潛在挑戰。例如，企業在客戶關係管理中積纍的交易記錄屬於結構化數據，易於分析；而社交媒體上的用戶評論和圖片則是非結構化數據，需要更復雜的處理技術。 接著，我們將著重討論數據價值的來源。數據之所以重要，是因為它能夠揭示隱藏的規律，量化風險，預測行為，並優化流程。我們會通過大量的真實案例，說明數據如何改變瞭商業模式，提升瞭運營效率，甚至重塑瞭社會治理。比如，精準營銷為何能比傳統廣告更有效地觸達目標客戶？交通擁堵如何通過分析實時數據得以緩解？醫療診斷如何能藉助海量病例數據變得更加準確？這些都將是本部分探討的核心內容。 理解數據的價值，意味著要培養一種“數據思維”。這是一種將問題抽象化，並尋求數據支撐來解答的能力。我們將指導讀者如何識彆齣那些可以通過數據來解決的問題，如何定義關鍵指標（KPI），以及如何從問題的本質齣發，反嚮思考需要收集和分析哪些數據。這種思維方式的轉變，是後續所有數據驅動工作的基石。 第二部分：數據的采集、治理與生命周期管理 數據的價值再高，也需要可靠的“來源”和“保鮮”的機製。本部分將聚焦於數據的生命周期管理，從數據的誕生開始，一直到其價值的最終實現。 我們將詳細闡述數據采集的多種途徑和方法。這包括但不限於傳感器數據、交易日誌、用戶行為數據、第三方數據集成等。在采集過程中，我們還會探討數據質量的重要性，以及如何建立有效的質量控製機製，確保數據的準確性、完整性、一緻性和及時性。一個不準確的數據庫，就像一張錯誤的地圖，隻會將我們引嚮歧途。 數據治理是本書的另一大重點。隨著數據量的激增，如何對數據進行有效的管理、組織、安全保護和訪問控製，顯得尤為關鍵。我們將探討數據主權、數據安全、隱私保護等重要議題，以及在不同國傢和地區相關的法律法規要求。建立清晰的數據管理策略，能夠確保數據的閤規性和安全性，為後續的分析和應用奠定堅實基礎。 此外，我們還會討論數據的存儲和集成。麵對 PB 甚至 EB 級彆的數據，選擇閤適的存儲方案至關重要。我們將介紹雲存儲、數據倉庫、數據湖等概念，以及它們在不同場景下的適用性。同時，數據的集成是將來自不同係統、不同格式的數據整閤起來，形成統一視圖的過程，這對於打破數據孤島，實現數據的全局分析至關重要。 第三部分：從數據到洞察：分析與解讀的藝術 擁有瞭高質量的數據，下一步便是如何從中挖掘齣有價值的洞察。本部分將側重於數據分析的思維和方法，而不是具體的統計學公式或編程語言。 我們將介紹多種數據分析的視角和方法。這包括描述性分析（發生瞭什麼）、診斷性分析（為什麼發生）、預測性分析（將會發生什麼）和規範性分析（應該做什麼）。例如，分析過去一年的銷售數據，我們可以描述性地瞭解銷售趨勢；通過分析客戶流失的原因，我們可以診斷性地找齣問題所在；利用曆史數據預測未來幾季度的銷量，則是預測性分析的應用；而基於預測結果，製定相應的營銷策略，則屬於規範性分析。 本書將強調理解業務背景在數據分析中的核心作用。數據分析不是孤立的技術活動，而是為解決實際業務問題服務的。我們將指導讀者如何將業務問題轉化為數據分析任務，如何選擇閤適的分析工具和技術（無需深入技術細節），以及如何解讀分析結果，並將其與業務場景相結閤。 探索性數據分析（EDA）作為理解數據特性的重要手段，也將得到詳細闡述。通過可視化、統計摘要等方式，EDA 能夠幫助我們發現數據中的異常值、缺失值、潛在關係和分布特徵，為後續的深入分析提供方嚮。 第四部分：洞察的轉化：決策與行動的驅動 最終，數據的價值體現在其能否轉化為有效的決策和切實的行動。本部分將探討如何將數據分析得齣的洞察，有效地應用於實際業務場景。 我們將討論數據驅動決策的文化和實踐。這包括如何建立數據驅動的組織架構，如何培養團隊的數據素養，以及如何通過有效的溝通和報告，讓非技術人員也能理解和采納數據分析的結論。 可視化在溝通數據洞察方麵扮演著至關重要的角色。我們將介紹如何利用圖錶、儀錶盤等可視化工具，清晰、直觀地呈現分析結果，使決策者能夠快速抓住關鍵信息。本書不會提供具體的可視化工具教程，而是強調設計原則和故事講述的技巧，讓數據“說話”。 最後，我們將探討如何衡量數據驅動決策的效果。通過設定明確的評估指標，並持續跟蹤和迭代，能夠不斷優化數據分析和決策流程，形成一個良性的循環。從數據到洞察，再到決策和行動，最終形成一個閉環，不斷提升業務績效。 《信息時代的海圖：數據驅動的洞察力與決策》希望成為您在數據海洋中的引路人。它不是一本讓你成為數據科學傢的指南，而是幫助你理解數據世界，掌握駕馭數據能力的“說明書”。無論您是企業管理者、市場營銷人員、産品經理，還是對數據驅動的世界充滿好奇的探索者，都能從中受益。本書旨在賦能您，讓您能夠自信地在數據的浪潮中，找到屬於自己的航嚮，抵達成功的彼岸。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我最初翻開這本書的時候，是抱著一種尋找“快速上手秘籍”的心態的，但很快我發現我錯瞭，這本書的格局要大得多。它更像是一份詳盡的、帶有強烈曆史感的知識地圖，清晰地勾勒齣瞭深度學習從早期感知機到現代Transformer架構的演進脈絡。作者在敘述上頗具匠心，並沒有將技術點生硬地堆砌在一起，而是巧妙地將理論發展置於其所處的技術背景和時代需求之中。例如，在講解捲積神經網絡（CNN）時，作者花瞭不少篇幅迴顧瞭圖像識彆領域的挑戰，從而凸顯瞭CNN在特徵提取上的革命性意義。這種敘事方式極大地增強瞭閱讀的代入感和趣味性，讓枯燥的算法學習過程變得像在追一部引人入勝的科技紀錄片。此外，書中對一些關鍵曆史人物和裏程碑式論文的引用也十分精準，為讀者指明瞭進一步深入鑽研的清晰路徑。如果你想瞭解的隻是如何調用某個庫函數，這本書可能會讓你覺得有些“慢熱”，但如果你想理解這個領域是如何一步步走到今天的，它無疑是絕佳的選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本《深度學習》的作者顯然對該領域有著非常深刻的理解，行文之間流露齣一種對底層原理的敬畏與精通。書中對神經網絡的數學基礎做瞭極為細緻的闡述，從綫性代數到概率論，每一個推導都力求嚴謹，讓人不得不佩服其紮實的學術功底。我尤其欣賞作者在介紹反嚮傳播算法時所采取的循序漸進的方式，它不是簡單地拋齣一個公式，而是通過一個具體的例子，層層剝開梯度計算的復雜性，使得即便是初次接觸這個概念的讀者也能建立起清晰的認知框架。書中對各種激活函數的特性對比分析也極其到位，不像有些教材那樣隻是羅列函數名稱，而是深入探討瞭它們的飽和區、梯度消失問題以及在特定網絡結構中的適用場景，這對於指導實際的模型設計有著不可替代的價值。讀完這部分內容，我感覺自己對“為什麼”要選擇某個特定結構或參數有瞭更深刻的體悟，而不僅僅是停留在“怎麼做”的層麵。這絕對是一部能夠幫助讀者真正建立起深度學習“內功心法”的權威著作，而不是僅僅停留在調包俠的層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和邏輯組織簡直是教科書級彆的典範。每一個章節的銜接都如同精心編排的樂章，過渡自然流暢，絕無生硬的跳轉感。當你讀完關於循環神經網絡（RNN）的序列建模介紹後，緊接著就能自然而然地進入到處理長距離依賴問題的挑戰，然後作者便順理成章地引齣LSTM和GRU的結構，這種層層遞進的教學設計，極大地減輕瞭讀者的認知負荷。而且，書中對於復雜概念的圖示運用達到瞭齣神入化的地步，很多原本難以想象的張量變化和權重更新過程，在圖錶的輔助下瞬間變得清晰明瞭。我特彆注意到，即便是最抽象的概率圖模型部分，作者也通過簡潔的圖形符號係統，將復雜的概率關係具象化瞭。閱讀體驗上，紙張的質感和字體大小的選擇也體現瞭編者對長時間閱讀舒適度的考量，這使得我願意花更多時間沉浸其中，而不是因為閱讀疲勞而中斷學習。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書對讀者的基礎要求是偏高的，它沒有為“小白”準備太多拐杖，但正是這種門檻，篩選齣瞭真正渴望深入理解核心機製的學習者。對於那些已經有一定編程基礎和微積分背景的人來說，這本書簡直是一座知識的金礦。它在理論深度上做到瞭極緻，尤其是在探討現代生成模型（如GANs的理論收斂性分析）和強化學習的動態規劃基礎時，其嚴謹性甚至達到瞭碩士研究生教材的標準。書中對於“為什麼”某個算法能收斂，或者“在什麼條件下”某個優化策略是有效的，給齣瞭非常深刻的數學洞察，而不是簡單地描述“它就是這麼工作的”。這種對“本質”的追求，使得這本書的保質期非常長，即使未來齣現新的網紅模型，其底層支撐的數學框架和邏輯依然是這本書的核心價值所在。這是一本值得反復研讀，並且每次都能帶來新體會的“內參”級著作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實踐指導部分，處理得非常剋製而又不失深度，這正是我所欣賞的。它沒有陷入那種花哨的、隻關注最新框架特性的泥潭，而是著重講解瞭那些跨越技術迭代、永遠適用的工程實踐原則。比如，關於正則化和優化器的選擇，作者沒有僅僅停留在L1/L2或者Adam的錶麵介紹，而是深入剖析瞭它們背後的偏差-方差權衡（Bias-Variance Tradeoff）理論，並結閤實際訓練中可能遇到的過擬閤和欠擬閤的典型麯綫形態，手把手教你如何通過診斷性的測試來調整策略。這種“診斷優先於治療”的思維模式，對於提升實際建模能力至關重要。書中對於大規模數據處理和模型部署的章節，也體現瞭作者對真實世界挑戰的深刻洞察，提齣的建議非常具有可操作性，不是那種紙上談兵的理想化方案，而是考慮到瞭資源限製和計算效率的務實之策。

評分☆☆☆☆☆

書很全麵

評分☆☆☆☆☆

書是好書，需要靜下心深刻領會

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

價格還不錯，拿來學習學習

評分☆☆☆☆☆

很棒

評分☆☆☆☆☆

講的有點深，很多基礎知識要查閱其他資料

評分☆☆☆☆☆

看過電子版的就買來看看 經典教材！

評分☆☆☆☆☆

京東上的這個東西不錯，經常購買

評分☆☆☆☆☆

物流不錯