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《深度学习》 伊恩・古德费洛/约书亚・本吉奥

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 楼主| 发表于 2022-12-24 22:49 | 显示全部楼层 |阅读模式
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类 目:  计算机 
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书名:深度学习
作者:伊恩・古德费洛/约书亚・本吉奥
分类:人工智能 计算机
ISBN:9787115461476      

内容简介

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville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1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,它们被公认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

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。
   
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 楼主| 发表于 2024-8-17 16:05 | 显示全部楼层
《深度学习》这本书在学术界以及工业界都有着举足轻重的地位,它不仅因为其作者是该领域的知名专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville而备受推崇,更因为书中内容的深度与广度覆盖了深度学习的各个方面。下面将就这本书的精彩部分进行评析:

1. 书籍概述:《深度学习》由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville三位专家合力撰写,被公认为深度学习领域的经典之作。全书分为三个主要部分,涵盖了从基础概念到先进技术,再到实践应用的全方位知识体系。

2. 基础概念部分:书的第一部分深入介绍了深度学习的基础,包括神经网络的基本构成、激活函数、损失函数等核心概念。这一部分对于初学者来说非常友好,能够循序渐进地帮助读者建立起对深度学习的基本认识。

3. 先进技术部分:第二部分则聚焦于前沿技术和算法,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)等。这一部分内容适合有一定基础的读者,它不仅解释了各种复杂网络的结构和原理,还讨论了各自的应用场景和优缺点。

4. 实践应用部分:第三部分着重于实际应用,详细描述了深度学习在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域的应用实例。这部分内容将理论与实践相结合,为研究人员或从业者提供了宝贵的参考。

5. 可读性与图表:本书的语言表达清晰,逻辑严密,即便是复杂的技术问题也能让读者易于理解。丰富的图表和示例代码是本书的另一大亮点,它们极大地帮助了读者对抽象概念的直观理解。

6. 批判性与未来展望:作者不仅在介绍技术时持批判性态度,讨论了现有技术的局限性和潜在的改进方向,还在书的结尾部分对深度学习未来的发展趋势进行了思考和预测。

7. 教学与自学:作为一本教材,《深度学习》非常适合作为高校相关课程的教科书或自学者的参考书。书中包含的练习题和在线资源,更是为学习和教学提供了便利。

8. 线上资源与支持:随书附赠的在线资料包括数据集、源代码、PPT等,这些资源对于读者来说是非常有价值的。特别是实际操作中的源代码,能够让读者在实践中更好地理解和学习。

综上所述,《深度学习》一书以其全面的内容、深入浅出的解释、丰富的示例和实用的资源,成为了深度学习领域不可或缺的参考资料。无论是对于学生、教师还是技术研发人员,本书都是一份难得的学习材料。通过阅读这本书,可以系统地掌握深度学习的理论与实践,并激发在该领域进一步探索和创新的动力。
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