深度学习

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伊恩古德费洛 著



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发表于2024-12-22

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图书介绍

店铺: 北发图书网旗舰店
出版社: 人民邮电
ISBN:9787115461476
商品编码:15429609451
出版时间:2017-08-01


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图书描述

基本信息

商品名称: 深度学习 出版社: 人民邮电出版社 出版时间:2017-08-01
作者:伊恩.古德费洛 译者:赵申剑 开本: 32开
定价: 168.00 页数:0 印次: 1
ISBN号:9787115461476 商品类型:图书 版次: 1

内容提要

《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:第一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,它们被认可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。

作者简介

作者简介Ian Goodfellow,谷歌公司(Google) 的研究科学家,2014 年蒙特利尔大学机器学习博士。他的研究兴趣涵盖大多数深度学习主题,特别是生成模型以及机器学习的安全和隐私。Ian Goodfellow 在研究对抗样本方面是一位有影响力的早期研究者,他发明了生成式对抗网络,在深度学习领域贡献卓越。Yoshua Bengio,蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系(DIRO) 的教授,蒙特利尔学习算法研究所(MILA) 的负责人,CIFAR 项目的共同负责人,加拿大统计学习算法研究主席。Yoshua Bengio 的主要研究目标是了解产生智力的学习原则。他还教授“机器学习”研究生课程(IFT6266),并培养了一大批研究生和博士后。Aaron Courville,蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授,也是LISA 实验室的成员。目前他的研究兴趣集中在发展深度学习模型和方法,特别是开发概率模型和新颖的推断方法。Aaron Courville 主要专注于计算机视觉应用,在其他领域,如自然语言处理、音频信号处理、语音理解和其他AI 相关任务方面也有所研究。中文版审校者简介张志华,北京大学数学科学学院统计学教授,北京大学大数据研究中心和北京大数据研究院数据科学教授,主要从事机器学习和应用统计学的教学与研究工作。译者简介赵申剑,上海交通大学计算机系硕士研究生,研究方向为数值优化和自然语言处理。黎彧君,上海交通大学计算机系博士研究生,研究方向为数值优化和强化学习。符天凡,上海交通大学计算机系硕士研究生,研究方向为贝叶斯推断。李凯,上海交通大学计算机系博士研究生,研究方向为博弈论和强化学习。

目录


第 1 章 引言 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 本书面向的读者 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7
1.2 深度学习的历史趋势 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.1 神经网络的众多名称和命运变迁 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.2 与日俱增的数据量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
1.2.3 与日俱增的模型规模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .13
1.2.4 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

第 1 部分 应用数学与机器学习基础
第 2 章 线性代数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.1 标量、向量、矩阵和张量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2 矩阵和向量相乘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .21
2.3 单位矩阵和逆矩阵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.4 线性相关和生成子空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.5 范数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24
2.6 特殊类型的矩阵和向量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.7 特征分解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.8 奇异值分解 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.9 Moore-Penrose 伪逆 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.10 迹运算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.11 行列式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.12 实例:主成分分析. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .30
第 3 章 概率与信息论. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .34
3.1 为什么要使用概率 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
3.2 随机变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.3 概率分布 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.1 离散型变量和概率质量函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
3.3.2


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