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深度學習
 作  者: (美)伊恩.古德費洛/(加)約書亞.本吉奧/(加)亞倫.庫維爾
 出版單位: 人民郵電
 出版日期: 2017.08
 進貨日期: 2018/8/31
 ISBN: 9787115461476
 開  本: 16 開    
 定  價: 1260
 售  價: 1008
  會 員 價 : 924
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編輯推薦:

AI聖經!深度學習領域奠基性的經典暢銷書!長期位居美國亞馬遜AI和機器學習類圖書榜首!所有數據科學家和機器學習從業者的必讀圖書!特斯拉CEO埃隆·馬斯克等國內外眾多專家推薦! 深度學習是機器學習的一個分支,它能夠使電腦通過層次概念來學習經驗和理解世界。因為電腦能夠從經驗中獲取知識,所以不需要人類來形式化地定義電腦需要的所有知識。層次概念允許電腦通過構造簡單的概念來學習複雜的概念,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。 本書囊括了數學及相關概念的背景知識,包括線性代數、概率論、資訊理論、數值優化以及機器學習中的相關內容。同時,它還介紹了工業界中實踐者用到的深度學習技術,包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模和實踐方法等,並且調研了諸如自然語言處理、語音識別、電腦視覺、線上推薦系統、生物資訊學以及視頻遊戲方面的應用。*後,本書還提供了一些研究方向,涵蓋的理論主題包括線性因數模型、自編碼器、表示學習、結構化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。 《深度學習》這本書既可以被本科生或研究生用於規劃其學術界或工業界生涯,也適用於希望在各種產品或平臺上開始使用深度學習技術的軟體工程師。作者在本書的配套網站上為讀者和教師提供了補充資料。中文版讀者可以訪問人民郵電出版社非同步社區www.epubit.com.cn獲取相關資訊。 封面特色: 由藝術家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開源程式,創造了Daniel Ambrosi的“幻景”。


內容簡介:

《深度學習》由全球知名的三位專家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部分系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向和想法,它們被公認為是深度學習未來的研究重點。 《深度學習》適合各類讀者閱讀,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,以便在實際產品或平臺中應用的軟體工程師。


作者簡介:

作者簡介 Ian Goodfellow,穀歌公司(Google) 的研究科學家,2014 年蒙特利爾大學機器學習博士。他的研究興趣涵蓋大多數深度學習主題,特別是生成模型以及機器學習的安全和隱私。Ian Goodfellow 在研究對抗樣本方面是一位有影響力的早期研究者,他發明了生成式對抗網路,在深度學習領域貢獻卓越。 Yoshua Bengio,蒙特利爾大學電腦科學與運籌學系(DIRO) 的教授,蒙特利爾學習演算法研究所(MILA) 的負責人,CIFAR 專案的共同負責人,加拿大統計學習演算法研究主席。Yoshua Bengio 的主要研究目標是瞭解產生智力的學習原則。他還教授“機器學習”研究生課程(IFT6266),並培養了一大批研究生和博士後。 Aaron Courville,蒙特利爾大學電腦科學與運籌學系的助理教授,也是LISA 實驗室的成員。目前他的研究興趣集中在發展深度學習模型和方法,特別是開發概率模型和新穎的推斷方法。Aaron Courville 主要專注於電腦視覺應用,在其他領域,如自然語言處理、音頻信號處理、語音理解和其他AI 相關任務方面也有所研究。 中文版審校者簡介 張志華,北京大學數學科學學院統計學教授,北京大學大數據研究中心和北京大數據研究院數據科學教授,主要從事機器學習和應用統計學的教學與研究工作。 譯者簡介 趙申劍,上海交通大學電腦系碩士研究生,研究方向為數值優化和自然語言處理。 黎彧君,上海交通大學電腦系博士研究生,研究方向為數值優化和強化學習。 符天凡,上海交通大學電腦系碩士研究生,研究方向為貝葉斯推斷。 李凱,上海交通大學電腦系博士研究生,研究方向為博弈論和強化學習。


圖書目錄:

第1章引言1
1.1本書面向的讀者7
1.2深度學習的歷史趨勢8
1.2.1神經網路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、複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章線性代數19
2.1標量、向量、矩陣和張量19
2.2矩陣和向量相乘21
2.3單位矩陣和逆矩陣22
2.4線性相關和生成子空間23
2.5範數24
2.6特殊類型的矩陣和向量25
2.7特徵分解26
2.8奇異值分解28
2.9Moore-Penrose偽逆28
2.10跡運算29
2.11行列式30
2.12實例:主成分分析.30
第3章概率與資訊理論.34
3.1為什麼要使用概率34
3.2隨機變數35
3.3概率分佈36
3.3.1離散型變數和概率品質函數36
3.3.2連續型變數和概率密度函數36
3.4邊緣概率37
3.5條件概率37
3.6條件概率的鏈式法則38
3.7獨立性和條件獨立性38
3.8期望、方差和協方差38
3.9常用概率分佈39
3.9.1Bernoulli分佈40
3.9.2Multinoulli分佈40
3.9.3高斯分佈40
3.9.4指數分佈和Laplace分佈41
3.9.5Dirac分佈和經驗分佈42
3.9.6分佈的混合42
3.10常用函數的有用性質43
3.11貝葉斯規則45
3.12連續型變數的技術細節45
3.13資訊理論47
3.14結構化概率模型49
第4章數值計算52
4.1上溢和下溢52
4.2病態條件53
4.3基於梯度的優化方法53
4.3.1梯度之上:Jacobian和Hessian矩陣56
4.4約束優化60
4.5實例:線性最小二乘61
第5章機器學習基礎.63
5.1學習演算法63
5.1.1任務T63
5.1.2性能度量P66
5.1.3經驗E66
5.1.4示例:線性回歸68
5.2容量、過擬合和欠擬合70
5.2.1沒有免費午餐定理73
5.2.2正則化74
5.3超參數和驗證集76
5.3.1交叉驗證76
5.4估計、偏差和方差.77
5.4.1點估計77
5.4.2偏差78
5.4.3方差和標準差80
5.4.4權衡偏差和方差以最小化均方誤差81
5.4.5一致性82
5.5最大似然估計82
5.5.1條件對數似然和均方誤差84
5.5.2最大似然的性質84
5.6貝葉斯統計85
5.6.1最大後驗(MAP)估計87
5.7監督學習演算法88
5.7.1概率監督學習88
5.7.2支持向量機88
5.7.3其他簡單的監督學習演算法90
5.8無監督學習演算法91
5.8.1主成分分析92
5.8.2k-均值聚類.94
5.9隨機梯度下降94
5.10構建機器學習演算法96
5.11促使深度學習發展的挑戰96
5.11.1維數災難97
5.11.2局部不變性和平滑正則化97
5.11.3流形學習99

第2部分深度網路:現代實踐
第6章深度前饋網路105
6.1實例:學習XOR107
6.2基於梯度的學習110
6.2.1代價函數111
6.2.2輸出單元113
6.3隱藏單元119
6.3.1整流線性單元及其擴展120
6.3.2logisticsigmoid與雙曲正切函數121
6.3.3其他隱藏單元122
6.4架構設計123
6.4.1萬能近似性質和深度.123
6.4.2其他架構上的考慮.126
6.5反向傳播和其他的微分演算法.126
6.5.1計算圖127
6.5.2微積分中的鏈式法則.128
6.5.3遞歸地使用鏈式法則來實現反向傳播128
6.5.4全連接MLP中的反向傳播計算131
6.5.5符號到符號的導數.131
6.5.6一般化的反向傳播.133
6.5.7實例:用於MLP訓練的反向傳播.135
6.5.8複雜化137
6.5.9深度學習界以外的微分137
6.5.10高階微分138
6.6歷史小記139
第7章深度學習中的正則化141
7.1參數範數懲罰142
7.1.1L2參數正則化142
7.1.2L1正則化144
7.2作為約束的範數懲罰146
7.3正則化和欠約束問題147
7.4數據集增強148
7.5雜訊魯棒性149
7.5.1向輸出目標注入雜訊.150
7.6半監督學習150
7.7多任務學習150
7.8提前終止151
7.9參數綁定和參數共用156
7.9.1卷積神經網路156
7.10稀疏表示.157
7.11Bagging和其他集成方法.158
7.12Dropout159
7.13對抗訓練.165
7.14切面距離、正切傳播和流形正切分類器167
第8章深度模型中的優化.169
8.1學習和純優化有什麼不同169
8.1.1經驗風險最小化169
8.1.2代理損失函數和提前終止170
8.1.3批量演算法和小批量演算法170
8.2神經網路優化中的挑戰173
8.2.1病態173
8.2.2局部極小值174
8.2.3高原、鞍點和其他平坦區域.175
8.2.4懸崖和梯度爆炸177
8.2.5長期依賴177
8.2.6非精確梯度178
8.2.7局部和全局結構間的弱對應178
8.2.8優化的理論限制179
8.3基本演算法180
8.3.1隨機梯度下降180
8.3.2動量181
8.3.3Nesterov動量.183
8.4參數初始化策略184
8.5自適應學習率演算法187
8.5.1AdaGrad187
8.5.2RMSProp188
8.5.3Adam189
8.5.4選擇正確的優化演算法.190
8.6二階近似方法190
8.6.1牛頓法190
8.6.2共軛梯度191
8.6.3BFGS193
8.7優化策略和元演算法194
8.7.1批標準化194
8.7.2座標下降196
8.7.3Polyak平均197
8.7.4監督預訓練197
8.7.5設計有助於優化的模型199
8.7.6延拓法和課程學習.199
第9章卷積網路201
9.1卷積運算201
9.2動機203
9.3池化207
9.4卷積與池化作為一種無限強的先驗210
9.5基本卷積函數的變體211
9.6結構化輸出218
9.7數據類型219
9.8高效的卷積演算法220
9.9隨機或無監督的特徵220
9.10卷積網路的神經科學基礎221
9.11卷積網路與深度學習的歷史226
第10章序列建模:迴圈和遞歸網路227
10.1展開計算圖228
10.2迴圈神經網路230
10.2.1導師驅動過程和輸出迴圈網路232
10.2.2計算迴圈神經網路的梯度233
10.2.3作為有向圖模型的迴圈網路235
10.2.4基於上下文的RNN序列建模237
10.3雙向RNN239
10.4基於編碼-解碼的序列到序列架構240
10.5深度迴圈網路242
10.6遞歸神經網路243
10.7長期依賴的挑戰244
10.8回聲狀態網路245
10.9滲漏單元和其他多時間尺度的策略247
10.9.1時間維度的跳躍連接.247
10.9.2滲漏單元和一系列不同時間尺度247
10.9.3刪除連接248
10.10長短期記憶和其他門控RNN248
10.10.1LSTM248
10.10.2其他門控RNN250
10.11優化長期依賴.251
10.11.1截斷梯度251
10.11.2引導資訊流的正則化252
10.12外顯記憶253
第11章實踐方法論256
11.1性能度量.256
11.2默認的基準模型258
11.3決定是否收集更多數據259
11.4選擇超參數259
11.4.1手動調整超參數259
11.4.2自動超參數優化演算法.262
11.4.3網格搜索262
11.4.4隨機搜索263
11.4.5基於模型的超參數優化264
11.5調試策略.264
11.6示例:多位數字識別267
第12章應用.269
12.1大規模深度學習269
12.1.1快速的CPU實現269
12.1.2GPU實現269
12.1.3大規模的分佈式實現.271
12.1.4模型壓縮271
12.1.5動態結構272
12.1.6深度網路的專用硬體實現273
12.2電腦視覺274
12.2.1預處理275
12.2.2數據集增強277
12.3語音識別.278
12.4自然語言處理279
12.4.1n-gram.280
12.4.2神經語言模型281
12.4.3高維輸出282
12.4.4結合n-gram和神經語言模型286
12.4.5神經機器翻譯287
12.4.6歷史展望289
12.5其他應用.290
12.5.1推薦系統290
12.5.2知識表示、推理和回答292

第3部分深度學習研究
第13章線性因數模型297
13.1概率PCA和因數分析297
13.2獨立成分分析298
13.3慢特徵分析300
13.4稀疏編碼.301
13.5PCA的流形解釋304
第14章自編碼器306
14.1欠完備自編碼器306
14.2正則自編碼器307
14.2.1稀疏自編碼器307
14.2.2去噪自編碼器309
14.2.3懲罰導數作為正則.309
14.3表示能力、層的大小和深度310
14.4隨機編碼器和解碼器.310
14.5去噪自編碼器詳解311
14.5.1得分估計312
14.5.2歷史展望314
14.6使用自編碼器學習流形314
14.7收縮自編碼器317
14.8預測稀疏分解319
14.9自編碼器的應用319
第15章表示學習321
15.1貪心逐層無監督預訓練322
15.1.1何時以及為何無監督預訓練有效有效323
15.2遷移學習和領域自適應326
15.3半監督解釋因果關係.329
15.4分佈式表示332
15.5得益於深度的指數增益336
15.6提供發現潛在原因的線索337
第16章深度學習中的結構化概率模型339
16.1非結構化建模的挑戰.339
16.2使用圖描述模型結構.342
16.2.1有向模型342
16.2.2無向模型344
16.2.3配分函數345
16.2.4基於能量的模型346
16.2.5分離和d-分離.347
16.2.6在有向模型和無向模型中轉換350
16.2.7因數圖352
16.3從圖模型中採樣353
16.4結構化建模的優勢353
16.5學習依賴關係354
16.6推斷和近似推斷354
16.7結構化概率模型的深度學習方法.355
16.7.1實例:受限玻爾茲曼機356
第17章蒙特卡羅方法359
17.1採樣和蒙特卡羅方法.359
17.1.1為什麼需要採樣359
17.1.2蒙特卡羅採樣的基礎.359
17.2重要採樣.360
17.3馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法362
17.4Gibbs採樣.365
17.5不同的峰值之間的混合挑戰365
17.5.1不同峰值之間通過回火來混合367
17.5.2深度也許會有助於混合368
第18章直面配分函數369
18.1對數似然梯度369
18.2隨機最大似然和對比散度370
18.3偽似然375
18.4得分匹配和比率匹配.376
18.5去噪得分匹配378
18.6雜訊對比估計378
18.7估計配分函數380
18.7.1退火重要採樣382
18.7.2橋式採樣384
第19章近似推斷385
19.1把推斷視作優化問題.385
19.2期望最大化386
19.3最大後驗推斷和稀疏編碼387
19.4變分推斷和變分學習.389
19.4.1離散型潛變數390
19.4.2變分法394
19.4.3連續型潛變數396
19.4.4學習和推斷之間的相互作用397
19.5學成近似推斷397
19.5.1醒眠演算法398
19.5.2學成推斷的其他形式.398
第20章深度生成模型399
20.1玻爾茲曼機399
20.2受限玻爾茲曼機400
20.2.1條件分佈401
20.2.2訓練受限玻爾茲曼機.402
20.3深度信念網路402
20.4深度玻爾茲曼機404
20.4.1有趣的性質406
20.4.2DBM均勻場推斷406
20.4.3DBM的參數學習408
20.4.4逐層預訓練408
20.4.5聯合訓練深度玻爾茲曼機410
20.5實值數據上的玻爾茲曼機413
20.5.1Gaussian-BernoulliRBM413
20.5.2條件協方差的無向模型414
20.6卷積玻爾茲曼機417
20.7用於結構化或序列輸出的玻爾茲曼機418
20.8其他玻爾茲曼機419
20.9通過隨機操作的反向傳播419
20.9.1通過離散隨機操作的反向傳播420
20.10有向生成網路.422
20.10.1sigmoid信念網路422
20.10.2可微生成器網路.423
20.10.3變分自編碼器.425
20.10.4生成式對抗網路.427
20.10.5生成矩匹配網路.429
20.10.6卷積生成網路.430
20.10.7自回歸網路430
20.10.8線性自回歸網路.430
20.10.9神經自回歸網路.431
20.10.10NADE432
20.11從自編碼器採樣433
20.11.1與任意去噪自編碼器相關的馬爾可夫鏈434
20.11.2夾合與條件採樣.434
20.11.3回退訓練過程.435
20.12生成隨機網路.435
20.12.1判別性GSN436
20.13其他生成方案.436
20.14評估生成模型.437
20.15結論438
參考文獻.439
索引486


章節試讀:

《深度學習》由該領域的三位專家撰寫,是目前該領域唯1的綜合性圖書。它為正在進入該領域的軟體工程師和學生提供了廣泛的視角和基礎的數學知識,同時也可以為研究者提供參考。 ——Elon Musk,OpenAI聯合主席,特斯拉和SpaceX共同創始人兼首席執行官 這是深度學習的權V教科書,由該領域的主要貢獻者撰寫。此書內容非常清晰、全面並且權V。閱讀這本書,你可以知道深度學習的由來、它的好處以及它的未來。 ——Geoffrey Hinton,多倫多大學榮譽退休教授,Google傑出研究科學家


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