Deep Learning

Deep Learning pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

Ian Goodfellow is Research Scientist at OpenAI. Yoshua Bengio is Professor of Computer Science at the Université de Montréal. Aaron Courville is Assistant Professor of Computer Science at the Université de Montréal.

出版者:The MIT Press
作者:Ian Goodfellow
出品人:
页数:800
译者:
出版时间:2016-11-11
价格:USD 72.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9780262035613
丛书系列:Adaptive Computation and Machine Learning
图书标签:
  • 深度学习 
  • 机器学习 
  • DeepLearning 
  • 人工智能 
  • AI 
  • MachineLearning 
  • 计算机 
  • 计算机科学 
  •  
承接 住宅 自建房 室内改造 装修设计 免费咨询 QQ:624617358 一级注册建筑师 亲自为您回答、经验丰富,价格亲民。无论项目大小,都全力服务。期待合作,欢迎咨询!QQ:624617358
想要找书就要到 小哈图书下载中心
立刻按 ctrl+D收藏本页
你会得到大惊喜!!

"Written by three experts in the field, Deep Learning is the only comprehensive book on the subject." -- Elon Musk, co-chair of OpenAI; co-founder and CEO of Tesla and SpaceX

Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning.

The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models.

Deep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors.

具体描述

读后感

评分

不知道中文翻译版和github上的中文翻译版一样不,个人觉得github上的中文翻译,翻译的不错。不过刚把前面数学部分看完。但对比了一下人民邮电的中文版,怎么才500页,而github上有700多页,难道是排版导致的吗。深度学习入门经典书籍,填补了这一块空白。前几章的数学基础,就...  

评分

终于磕磕绊绊读完了,是我读的最纠结的书,总结一下感受。 第一个是书里面的推导真心不知道是给谁看的,有的时候很简单的步骤写上去然后跳跃几个比较难的步骤,基本没法跟下去。 第二个是逻辑不太通顺,这可能和翻译有关系,再就是缺乏必要的背景介绍,内容之间的连接比较少。...  

评分

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。,,,,,,,,。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。请问:这本书129页 书中突然提到这符号u(i)和这个图g,莫...  

评分

。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。,,,,,,,,。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。请问:这本书129页 书中突然提到这符号u(i)和这个图g,莫...  

评分

书很好,虽然价格感人,但是绝对是值得的。 唉,豆瓣必须140字。这本书亚马逊有卖,就不要去淘宝买了,说多了都是泪。 本书的文献比较多,如果有时间不妨去看看,大神使用的文献也是相当经典的。数了一下,页数也不少,如果没有耐心,直接看deep learningnet 的入门文献。 相当...  

用户评价

评分

这书不错,前面快200页基础,没有统计和机器学习背景也可以看。我从后来开始看,觉得很不错,可以入门做阿尔法狗了~~~入门

评分

读的中文版:https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese 第三部分还没读下去,深觉数学不够 含金量台高,7,8,11三章真是调参的人森经验了

评分

这书不错,前面快200页基础,没有统计和机器学习背景也可以看。我从后来开始看,觉得很不错,可以入门做阿尔法狗了~~~入门

评分

六星推荐。应该会二刷。期望有点大……读到后面感觉有点乱。四星吧……20170415

评分

和PRML比较起来,明显感觉数学公式少了很多,作者也有提到深度学习很多部分没有很好的数学支持,所以大段文字描述很容易让人思路跟丢了。同时,很多主题也能意识到是很大的独立主题,肯定只能带过式的讲解,但是又没有浅的引入部分,好像直接就比较深入,也是让人懵逼的一个地方。

本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息,本站不存储任何数据与内容,任何内容与数据均与本站无关,如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度google,bing,sogou

© 2025 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有