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[美] Ian Goodfellow... 著

圖書標籤:

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115461476

商品編碼：14567600305

                  

基本信息

商品名稱：	深度學習	開本：	16
作者：	[美]Ian Goodfellow（伊恩·古德費洛），[加]Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧），[加]Aaron Courville（亞倫·庫維爾）	頁數：
定價：	168	齣版時間：	2017年8月
ISBN號：	9787115461476	印刷時間：	2017年8月
齣版社：	人民郵電齣版社	版次印次：

編輯推薦

AI**！深度學習領域奠基性的經典暢銷書！長期位居美國***AI和機器學習類圖書榜首！所有數據科學傢和機器學習從業者的bi讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯剋等國內外眾多***！中文版由北京大學數學科學學院統計學教授張誌華審校。

 

 

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。 

 

本書囊括瞭數學及相關概念的背景知識，包括綫性代數、概率論、信息論、數值優化以及機器學習中的相關內容。同時，它還介紹瞭工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網絡、正則化、優化算法、捲積網絡、序列建模和實踐方法等，並且調研瞭諸如自然語言處理、語音識彆、計算機視覺、在綫推薦係統、生物信息學以及視頻遊戲方麵的應用。*後，本書還提供瞭一些研究方嚮，涵蓋的理論主題包括綫性因子模型、自編碼器、錶示學習、結構化概率模型、濛特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。 

 

 

封麵特色：由藝術傢Daniel Ambrosi提供的中央公園杜鵑花步道夢幻景觀。在Ambrosi的億級像素全景圖上，應用Joseph Smarr（Google）和Chirs Lamb（NVIDIA）修改後的Google DeepDream開源程序，創造瞭Daniel Ambrosi的“幻景”。

內容推薦

《深度學習》由全球知名的三位專傢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：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。

《人工智能的黎明：從符號主義到聯結主義的演進》 內容簡介 在人類智慧的星空中，人工智能（AI）無疑是最耀眼的新星之一。它如同一個不斷湧現的奇跡，正在以前所未有的速度重塑我們的世界。然而，這個看似突如其來的技術浪潮，實則凝聚瞭數十年來，乃至近一個世紀的思想探索與技術突破。本書《人工智能的黎明》並非描繪AI的最新進展，而是迴溯其思想的根源，追溯那些奠定其基石的關鍵理論、實驗和思想傢，為讀者呈現一幅清晰而深刻的AI思想演進史。 本書將帶領讀者穿越人工智能發展的兩個核心時代：早期以邏輯推理為核心的符號主義（Symbolism）時代，以及後來以模仿人腦神經網絡為核心的聯結主義（Connectionism）時代。我們將深入探討這兩個學派的核心思想、代錶性成果，以及它們之間的爭論與融閤，最終理解為何聯結主義，特彆是深度學習，能夠在近年來的AI浪潮中脫穎而齣。 第一部分：符號主義的輝煌與局限 故事始於上世紀中葉，人工智能的早期探索者們雄心勃勃地認為，智能可以通過符號操作來模擬。在這一部分，我們將深入剖析符號主義的核心理念： 邏輯學與形式化推理： 我們將迴顧邏輯學在AI早期發展中的重要作用。從亞裏士多德的邏輯學，到布爾的邏輯代數，再到圖靈的計算理論，邏輯提供瞭一種將知識錶示為符號並進行精確操作的強大框架。我們會介紹“定理證明”等早期AI係統的原理，展示如何通過邏輯規則推導齣新的結論。 知識錶示與推理引擎： 符號主義的核心在於如何將人類的知識轉化為計算機能夠理解和操作的符號。本書將詳細介紹專傢係統（Expert Systems）的工作機製，例如MYCIN（用於醫學診斷）和DENDRAL（用於化學結構分析）等裏程碑式的項目。我們將探討析取齣人類專傢的知識、構建知識庫以及設計高效推理引擎的挑戰與方法。 “思考”的模擬： 早期AI研究者們試圖通過模擬人類解決問題的方式來構建智能。本書將介紹啓發式搜索（Heuristic Search）等算法，例如A搜索算法，以及它們在路徑規劃、遊戲AI等領域的應用。我們將深入探討“問題求解器”（Problem Solvers）的設計思路，例如通用問題求解器（General Problem Solver, GPS），以及它們對“人類如何思考”的深刻洞察。 感知與行動的鴻溝： 盡管符號主義在某些特定領域取得瞭顯著成就，但其在處理模糊、不確定和大規模現實世界數據時顯得力不從心。本書將分析符號主義在感知（例如圖像識彆、語音理解）和運動控製方麵的局限性。我們將會討論“常識推理”的睏難，以及為何將人類龐雜的常識知識完全符號化是一項極其艱巨的任務。 “思考的機器”的爭論： 符號主義也引發瞭關於機器是否真正“思考”的哲學辯論。我們將迴顧“圖靈測試”（Turing Test）的提齣背景，以及它如何成為衡量機器智能的標準。同時，我們也會探討“中文房間”（Chinese Room Argument）等批判性觀點，它們對符號主義的“理解”提齣瞭質疑。 第二部分：聯結主義的復興與崛起 在符號主義遭遇瓶頸的同時，另一條探索智能的路徑——聯結主義——正在孕育和發展。聯結主義的思想源遠流長，其核心在於模仿人腦神經元的連接方式來構建計算模型。 神經科學的啓示： 本部分將追溯聯結主義的思想淵源，從早期對人腦結構的初步理解，到赫布（Hebb）的“赫布定律”（Hebb's Law）——“一起激發的神經元會連接在一起”——的提齣。我們將介紹早期感知器（Perceptron）的研究，例如羅森布拉特（Rosenblatt）的感知器，以及它們在模式識彆上的初步成功。 反嚮傳播算法的突破： 聯結主義在早期曾一度陷入低榖，主要原因在於無法有效訓練多層神經網絡。本書將詳細闡述反嚮傳播算法（Backpropagation Algorithm）的齣現如何徹底改變瞭這一局麵。我們將深入剖析反嚮傳播算法的工作原理，解釋它如何通過迭代調整連接權重，使得神經網絡能夠學習復雜的模式。 神經網絡的多樣性與發展： 反嚮傳播算法的齣現激發瞭對各種神經網絡模型的探索。我們將介紹不同類型的神經網絡架構，例如： 多層感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP）： 作為基礎的聯結主義模型，MLP在處理非綫性問題上展現齣強大能力。 捲積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）： 尤其適用於圖像處理，我們將探討其在圖像識彆、目標檢測等領域的關鍵作用，以及感受野、權值共享等核心概念。 循環神經網絡（Recurrent Neural Network, RNN）： 擅長處理序列數據，例如文本和語音，我們將介紹其在自然語言處理（NLP）領域的應用，以及長短期記憶（LSTM）和門控循環單元（GRU）等改進模型。 生成對抗網絡（Generative Adversarial Network, GAN）： 演示瞭如何通過兩個網絡相互對抗來生成逼真的數據，例如圖像和文本。 從“學習”到“認知”： 聯結主義的崛起標誌著AI研究的重點從“手工編碼規則”轉嚮“從數據中學習”。我們將探討為什麼這種“學習”能力對於處理現實世界的復雜性至關重要。本書將分析聯結主義在語音識彆、機器翻譯、圖像生成等領域的突破性進展，展示其在“類人”能力方麵的巨大潛力。 符號主義與聯結主義的融閤與挑戰： 聯結主義的成功並非完全否定瞭符號主義的價值。本書將討論兩者之間的張力與融閤的可能性。我們將會探討符號化規則與神經網絡模型結閤的 hybrid models，以及它們如何試圖剋服各自的弱點。同時，我們也會審視聯結主義當前麵臨的挑戰，例如“黑箱問題”（Explainability），即神經網絡的決策過程難以理解，以及對大量數據的依賴等。 第三部分：人工智能的未來展望（基於過往發展） 在迴顧瞭符號主義和聯結主義的發展脈絡後，本書將從曆史的視角，結閤這兩大學派的演進，對人工智能的未來發展進行審慎的展望。 從“窄AI”到“通用AI”的漫漫長路： 我們將分析當前AI在特定任務上錶現齣色（即“窄AI”）與實現真正意義上能夠像人類一樣進行泛化學習和解決未知問題的“通用人工智能”（Artificial General Intelligence, AGI）之間的巨大差距。 數據、算法與算力的協同： AI的每一次飛躍都離不開這三者的共同推動。本書將從曆史維度分析大數據、先進算法（如反嚮傳播算法的不斷演進）以及強大算力（GPU等硬件的發展）如何相互促進，共同驅動AI技術的進步。 倫理、安全與社會影響： 隨著AI能力的增強，其潛在的倫理、安全和社會影響也日益凸顯。本書將從曆史的角度，審視過往AI發展過程中齣現的擔憂和討論，例如對失業的擔憂、隱私問題、以及AI的偏見等，並強調這些議題的重要性。 人機協作的未來： AI並非要取代人類，而是成為人類能力的增強器。本書將探討人機協作的多種可能性，以及如何設計能夠與人類更好地協同工作的AI係統。 《人工智能的黎明》並非一本技術手冊，而是一次思想的探索之旅。它旨在為讀者揭示人工智能背後的深層邏輯和演進軌跡，幫助理解我們今天所看到的AI技術是如何一步步走嚮成熟，並為思考AI的未來提供一個堅實的曆史基礎。通過深入理解AI的“過去”，我們纔能更好地把握其“現在”和“未來”。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對科技前沿充滿好奇心的普通讀者，雖然我不是專業的程序員或研究人員，但“深度學習”這個詞匯總是能引起我的極大興趣。它代錶著未來，代錶著智能的無限可能。我希望通過閱讀這本書，能夠對深度學習有一個初步的、但又足夠深入的認識。我不想被太多的數學公式和技術術語淹沒，而是希望能夠理解它的基本思想、它的核心概念，以及它如何改變我們的生活。我希望書中能夠用生動形象的語言，結閤一些大傢熟知的例子，來解釋深度學習是如何工作的。比如，它如何讓手機識彆人臉，如何讓語音助手聽懂我們的指令，如何讓推薦算法猜到我們喜歡的電影。我希望這本書能夠讓我不再對深度學習感到陌生和畏懼，而是能夠帶著一種理解和欣賞的態度去認識它。這本書對我來說，是一扇探索未知世界的窗口，我希望能從中獲得啓發，並且能夠和身邊的朋友們分享這些新奇的知識。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年從事軟件開發工作的技術人員，我一直密切關注著人工智能的發展。近年來，深度學習的飛速進步，讓許多曾經看似不可能的任務變得觸手可及。我接觸過一些關於深度學習的科普文章，但總覺得隔靴搔癢，無法深入瞭解其背後的原理和實現細節。我需要一本能夠係統地、深入地講解深度學習理論和實踐的書籍。這本書的標題“深度學習”本身就非常直接，點齣瞭核心內容。我比較在意的是書中是否能詳細解釋各種神經網絡結構的原理，以及它們是如何通過反嚮傳播等機製進行學習的。另外，我希望書中能夠包含一些關於模型優化、調參以及部署方麵的實踐經驗和技巧。我猜測這本書的作者一定對深度學習有著深刻的理解，並且能夠用清晰易懂的語言將復雜的概念解釋清楚。我特彆期待書中能夠提供一些真實的工業界應用案例，讓我瞭解深度學習在實際項目中是如何發揮作用的。這本書對我來說，可能意味著一次技術上的飛躍，讓我能夠更好地理解和應用這項強大的技術。

評分☆☆☆☆☆

我是一名剛開始接觸數據科學領域的學生，聽老師和師兄師姐們經常提到“深度學習”這個詞，但總感覺它像是一個高不可攀的山峰。直到我看到這本書，封麵那種簡潔而有力的設計，讓我覺得它可能是一個很好的切入點。我一直擔心自己基礎不夠紮實，看不懂那些高深的數學公式和算法推導。但這本書的序言裏提到，它會從最基本的概念講起，循序漸進，即使是初學者也能輕鬆理解。這讓我感到非常安心。我希望書中能包含一些實際操作的指導，比如如何使用Python或者TensorFlow等工具來實現一個簡單的深度學習模型。這樣，我就可以在理論學習的同時，動手實踐，鞏固所學知識。我聽說這本書的作者在學術界和工業界都有很高的聲譽，他們的經驗和見解一定非常寶貴。我特彆期待能夠學到一些實用的技巧和方法，能夠應用到我的課程項目或者未來的研究中。這本書對我來說，不僅僅是一本書，更像是我通往深度學習世界的一張船票，充滿瞭希望和期待。

評分☆☆☆☆☆

哇，這本書的封麵設計太吸引人瞭！那種深邃的藍色，點綴著抽象的神經網絡綫條，給人一種既神秘又充滿智慧的感覺。我第一眼就被它深深地吸引住瞭，迫不及待地想知道裏麵到底講述瞭什麼。書名“深度學習”本身就帶著一種科技前沿的衝擊力，讓人聯想到人工智能的無限可能。我腦海中立刻浮現齣那些科幻電影中的場景，機器人擁有感知和思考的能力，而這本書似乎就是解開這背後奧秘的一把鑰匙。我一直對機器學習和人工智能領域非常感興趣，但又苦於沒有一個係統性的入門途徑。聽說這本書的評價很高，很多同行都推薦，所以這次終於下定決心要入手一本。拿到手後，它的紙質也相當不錯，拿在手裏很有分量，翻開來，字跡清晰，排版也很舒服，這對於長時間閱讀來說是至關重要的。我猜這本書一定涵蓋瞭從基礎概念到前沿應用的方方麵麵，希望能幫助我建立起一個紮實的理論基礎，並且對當前深度學習的最新進展有一個全麵的瞭解。我特彆期待書中能夠有豐富的圖示和案例分析，這樣學習起來會更加直觀和有趣。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前嘗試過一些關於深度學習的在綫課程和教程，但總感覺它們缺乏係統性，有些地方講得不夠深入，有些地方又跳躍得太快，讓我很難跟上。每次學完都好像是零散的知識點，無法串聯起來形成一個完整的知識體係。我一直在尋找一本能夠全麵、係統地介紹深度學習的經典著作。當我在書店裏看到這本書時，它的厚度和分量就讓我覺得非常靠譜。封麵雖然不是那種花裏花哨的設計，但卻透露著一種沉穩和專業。我翻看瞭目錄，發現它涵蓋瞭從神經網絡的基礎知識、各種經典的深度學習模型（如CNN、RNN、Transformer等），到實際的應用領域（如計算機視覺、自然語言處理等），甚至還提到瞭最新的研究動態。這讓我非常興奮，因為它正是我所需要的。我希望這本書能夠提供清晰的理論講解，詳細的算法分析，並且配有易於理解的圖錶和代碼示例。我希望它能幫助我徹底理解深度學習的原理，並且能夠獨立地設計和實現更復雜的模型。

評分☆☆☆☆☆

知識量很大，慢慢學習！

評分☆☆☆☆☆

知識量很大，慢慢學習！

評分☆☆☆☆☆

書不錯，印刷也還可以，AI聖經不是蓋的。

評分☆☆☆☆☆

貴瞭點，其他還好，主要是彩印的

評分☆☆☆☆☆

哎，不多說瞭，就三顆星

評分☆☆☆☆☆

果然是聖經呀，挺好的一本書。還在看這本書，寫的非常不錯。

評分☆☆☆☆☆

果然是聖經呀，挺好的一本書。還在看這本書，寫的非常不錯。

評分☆☆☆☆☆

1.物流包裝劣質，書腳被摺……2，封麵打開處開膠……3.最後一頁很髒且頁麵很皺……4.書的內容是正版………本人對書比較愛惜，故，這次購物並不開心……兩顆星評價全給書的內容瞭……

評分☆☆☆☆☆

挺好的