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深度学习
伊恩·古德费洛 约书亚·本吉奥
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简介

《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典教材。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。

《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典教材。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。

简介

《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典教材。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。

版权

出版社人民邮电出版社
出版时间2017年8月
字数610,787
分类计算机-人工智能
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              深度学习

              伊恩·古德费洛 约书亚·本吉奥
              • 扉页
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              • 译者序
              • 中文版致谢
              • 英文原书致谢
              • 数学符号
              • 第1章 引言
              • 第1部分 应用数学与机器学习基础
              • 第2章 线性代数
              • 第3章 概率与信息论
              • 第4章 数值计算
              • 第5章 机器学习基础
              • 第2部分 深度网络:现代实践
              • 第6章 深度前馈网络
              • 第7章 深度学习中的正则化
              • 第8章 深度模型中的优化
              • 第9章 卷积网络
              • 第10章 序列建模:循环和递归网络
              • 第11章 实践方法论
              • 第12章 应用
              • 第3部分 深度学习研究
              • 第13章 线性因子模型
              • 第14章 自编码器
              • 第15章 表示学习
              • 第16章 深度学习中的结构化概率模型
              • 第17章 蒙特卡罗方法
              • 第18章 直面配分函数
              • 第19章 近似推断
              • 第20章 深度生成模型
              • 参考文献
              • 索引
              • 内容简介
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