深度學習 - 博客來

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深度學習是一種機器學習,透過概念階層方式,讓電腦從經驗中學習,進而理解世界。

由於可利用經驗累積知識,因此無須人為操控來指定電腦所需的全部知識。

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由於可利用經驗累積知識,因此無須人為操控來指定電腦所需的全部知識。

概念階層容許電腦經由簡單概念建置與學習更複雜的概念,其中組成的階層圖會呈現出多層深度框架。

本書內容涵蓋廣泛的深度學習主題。

  本書是以數學與概念為基底,涵蓋線性代數、機率論與資訊理論、數值計算以及機器學習等相關概念。

書中將論述業界實作者與行家們使用的深度學習技術,包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模與實務方法;同時討論概括論述相關應用,如自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、線上推薦系統、生物資訊與電玩遊戲等。

本書提供諸多研究觀點,包含線性因子模型、自動編碼器、表徵學習、結構化機率模型、蒙地卡羅法、配分函數、近似推論與深度生成模型等理論項目。

  本書適合打算投入深度學習業界或研究領域的大學生與研究生,以及想要在資訊產品或平台中納入深度學習技術的軟體工程師閱讀。

  封面圖片:DanielAmbrosi的CentralParkAzaleaWalkDreamscape(danielambrosi.com)。

DanielAmbrosi的Dreamscapes(夢景)是使用GoogleDeepDream開源軟體(由Google的JosephSmarr與NVIDIA的ChrisLamb修改的版本)所建構的作品,以此軟體成功處理Ambrosi數億像素的全景圖片而成。

名人推薦   「由三位深度學習領域專家撰寫的《DeepLearning》,是涵蓋內容最為全面的著作。

對於要進入此領域的軟體工程師與學生,提供了兼具深度及廣度的觀點與淺顯數學概念,以及足供專家參考的內容。

」──ElonMusk,OpenAI共同主席;Tesla與SpaceX共同創辦人兼CEO。

  「這是最完整的深度學習教科書。

本書是由此領域的主要貢獻者所撰寫,清晰、全面與完整的呈現相關主題。

想知道深度學習的起源、優勢與發展,請閱讀本書。

」──GeoffreyHinton,英國皇家學會院士(FRS),Toronto大學榮譽教授;Google傑出研究人員。

  「近十年來,深度學習著實讓技術界為之傾倒。

有必要為學習者、實作者與教學者撰寫一本教科書,內容包括基本概念、實務項目與進階研究主題。

本書是第一本全面涵蓋的書籍,由專精於該領域富有創新性與創造力的研究人員撰寫。

本書會是今後幾年的重要參考書。

」──YannLeCun,FacebookAI研究主管;NewYork大學電腦科學(資訊科學)、資料科學與神經科學的教授。

  作者介紹 作者簡介 IanGoodfellow   是Google的研究人員(ResearchScientist)。

YoshuaBengio   是Montréal大學電腦科學(資訊科學)系教授。

AaronCourville   是Montréal大學電腦科學(資訊科學)系助理教授。

  目錄 本書的網站資源 致謝 數學符號 chapter01緒論 【PARTI應用數學與機器學習基礎】 chapter02線性代數 chapter03機率與資訊理論 chapter04數值計算 chapter05機器學習基礎 【PARTII深度網路:現代實務】 chapter06深度前饋網路   chapter07深度學習的正則化 chapter08深度模型的訓練優化  chapter09卷積網路 chapter10序列建模:循環網路與遞迴網路  chapter11實務方法論 chapter12應用 【PARTIII深度學習研究】 chapter13線性因子模型 chapter14自動編碼器  chapter15表徵學習 chapter16深度學習的結構化機率模型 chapter17蒙地卡羅法 chapter18面對配分函數 chapter19近似推論 chapter20深度生成模型 參考文獻 索引 看更多   詳細資料 ISBN:9789865021924規格:平裝/744頁/18.5x23x3.72cm/普通級/部份全彩/初版出版地:台灣 本書分類:電腦資訊>概論/科技趨勢>人工智慧/機器學習 最近瀏覽商品  相關活動   購物說明 若您具有法人身份為常態性且大量購書者,或有特殊作業需求,建議您可洽詢「企業採購」。

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包裝減量。

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