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每周一书《深度学习》分享

每周一书《深度学习》分享

深度学习书籍每周分享一次。

交货期短

《深度学习》由三位世界知名专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写。这是深度学习的终极经典教科书。本书内容由三部分组成:第1部分介绍机器学习的基本数学工具和概念,是深度学习的准备知识;第2部分系统讲解了目前成熟的深度学习方法和技术;第3节讨论了一些被认为是未来深度学习研究优先事项的前瞻性方向和想法。

《深度学习》适合各类读者,包括相关领域的大学生或研究生,以及没有机器学习或统计学背景但希望快速温习深度学习知识以供应用的软件工程师。在实际的产品或平台中。

关于作者

伊恩·古德费洛,谷歌学术,2014蒙特利尔大学机器学习专业。他的研究兴趣涵盖深度学习的大多数主题,特别是生成模型以及机器学习安全和隐私。IanGoodfellow是一位有影响力的早期对抗性研究者,发明了生成对抗网络,并为深度学习领域做出了杰出贡献。

YoshuaBengio是蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系(DIRO)教授、蒙特利尔学习算法研究所(MILA)所长、CIFAR项目联合负责人、加拿大研究主席在统计学习中。算法。YoshuaBengi的研究重点是了解创造智力的学习原理。他还教授硕士课程“机器学习”(IFT6266),并培养了许多硕士生和博士生。

AaronCourville是蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的副教授,也是LISA实验室的成员。他目前的研究兴趣是深度学习模型和方法的开发,特别是概率模型和新推理方法的开发。AaronCourville专注于计算机视觉应用,但也在其他领域进行研究,例如自然语言处理、音频信号处理、语音理解和其他人工智能相关任务。

审稿人对中文版的介绍

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、北京大数据研究院数据科学教授。主要从事机器学习教学和研究工作。和应用统计。

译者简介

赵申健是上海交通大学计算机系研究生。他的研究兴趣包括数值优化和自然语言处理。

李玉君,上海交通大学计算机系博士生。他的研究兴趣包括数值优化和强化学习。

付天凡是上海交通大学计算机系研究生。他的研究重点是贝叶斯推理。

李凯,上海交通大学计算机系博士研究生。他的研究兴趣包括博弈论和强化学习。

编辑的选择

AI圣经!深度学习终极经典畅销书!长期稳居美国亚马逊AI和机器学习书籍排行榜榜首!所有数据科学家和机器学习从业者必读!特斯拉CEO埃隆·马斯克等众多国内外专家推荐!深度学习是机器学习的一个分支,它允许计算机从经验中学习并通过分层概念来理解世界。由于计算机可以从经验中获取知识,因此人类不必正式定义计算机所需的所有知识。分层概念允许计算机通过构建简单概念来学习复杂概念,并且这些分层图结构将具有深层次。

本书将向您介绍许多深度学习主题。本书提供了对数学和相关概念的基本理解,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化和相关机器学习内容。它还介绍了行业专业人士使用的深度学习技术,包括深度反馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实用技术,以及自然语言处理和语音识别应用等主题。、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学和视频游戏。本书还介绍了涵盖线性因子模型、自动编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推理和深度生成模型等理论主题的研究方向。《深度学习》是一本可供规划在学术界或工业界职业生涯的本科生或研究生,以及想要开始在各种产品或平台中使用深度学习技术的软件工程师使用的书。作者在本书的配套网站上为读者和教师提供了更多材料。

封面特写:艺术家丹尼尔·安布罗西(DanielAmbrosi)对中央公园杜鹃花步道的梦幻景色。DanielAmb制作的Ambrosi十亿像素全景图使用了GoogleDeepDream,这是一个由JosephSmarr(Google)和ChrisLamb(NVIDIA)修改的开源程序。罗西“幻影”。

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