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伊恩·古德费洛 约书亚·本吉奥
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内容提要
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中文版推荐语(按姓氏拼音排序)
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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