深度学习 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 伊恩·古德费洛等 著

图书标签:

• 深度学习
• 机器学习
• 人工智能
• 神经网络
• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• 模式识别
• 计算机视觉
• 自然语言处理

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115461476

商品编码：14146012074

出版时间：2017-08-01

作  者:(美)伊恩·古德费洛 等 著作 赵申剑//黎？君//符天凡//李凯 译者 定  价:168 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年08月01日 页  数:500 装  帧:平装 ISBN:9787115461476 AI！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国YA马逊AI和机器学习类图书靠前！所有数据科学家和机器学习从业者的推荐阅读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等靠前外众多优选！

深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。

本书等 ●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
●部分目录

内容简介

《深度学习》由优选知名的三位专家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：靠前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。

《信息时代的海图：数据驱动的洞察力与决策》 在这个信息爆炸的时代，数据已经成为新的石油，驱动着社会、经济和科技的每一次飞跃。然而，海量的数据本身并不能直接带来价值，它需要被理解、被解析、被转化，才能揭示出隐藏的模式、预测未来的趋势，并最终指导我们做出更明智的决策。本书《信息时代的海图：数据驱动的洞察力与决策》正是致力于为读者绘制这样一幅由数据构成的海图，帮助您在信息洪流中找准方向，扬帆远航。 本书并非一本探讨算法模型细节的技术手册，也不是一本关于计算机科学理论的学术专著。相反，它更侧重于从宏观视角，阐述数据如何成为驱动现代社会运转的核心要素，以及如何系统性地构建一套从数据采集、处理到分析、应用的全流程体系。我们将一起探索，如何在复杂多变的数据海洋中，提炼出那些真正有价值的“珍珠”，并将其转化为具有实际意义的洞察力。 第一部分：数据的本质与价值的觉醒 在旅程的开端，我们将首先深入理解“数据”本身的含义。数据不再仅仅是冰冷的数字或零散的文本，而是构成我们世界运行规律的基石。我们将探讨不同类型数据的特征，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并分析它们各自的应用场景和潜在挑战。例如，企业在客户关系管理中积累的交易记录属于结构化数据，易于分析；而社交媒体上的用户评论和图片则是非结构化数据，需要更复杂的处理技术。 接着，我们将着重讨论数据价值的来源。数据之所以重要，是因为它能够揭示隐藏的规律，量化风险，预测行为，并优化流程。我们会通过大量的真实案例，说明数据如何改变了商业模式，提升了运营效率，甚至重塑了社会治理。比如，精准营销为何能比传统广告更有效地触达目标客户？交通拥堵如何通过分析实时数据得以缓解？医疗诊断如何能借助海量病例数据变得更加准确？这些都将是本部分探讨的核心内容。 理解数据的价值，意味着要培养一种“数据思维”。这是一种将问题抽象化，并寻求数据支撑来解答的能力。我们将指导读者如何识别出那些可以通过数据来解决的问题，如何定义关键指标（KPI），以及如何从问题的本质出发，反向思考需要收集和分析哪些数据。这种思维方式的转变，是后续所有数据驱动工作的基石。 第二部分：数据的采集、治理与生命周期管理 数据的价值再高，也需要可靠的“来源”和“保鲜”的机制。本部分将聚焦于数据的生命周期管理，从数据的诞生开始，一直到其价值的最终实现。 我们将详细阐述数据采集的多种途径和方法。这包括但不限于传感器数据、交易日志、用户行为数据、第三方数据集成等。在采集过程中，我们还会探讨数据质量的重要性，以及如何建立有效的质量控制机制，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。一个不准确的数据库，就像一张错误的地图，只会将我们引向歧途。 数据治理是本书的另一大重点。随着数据量的激增，如何对数据进行有效的管理、组织、安全保护和访问控制，显得尤为关键。我们将探讨数据主权、数据安全、隐私保护等重要议题，以及在不同国家和地区相关的法律法规要求。建立清晰的数据管理策略，能够确保数据的合规性和安全性，为后续的分析和应用奠定坚实基础。 此外，我们还会讨论数据的存储和集成。面对 PB 甚至 EB 级别的数据，选择合适的存储方案至关重要。我们将介绍云存储、数据仓库、数据湖等概念，以及它们在不同场景下的适用性。同时，数据的集成是将来自不同系统、不同格式的数据整合起来，形成统一视图的过程，这对于打破数据孤岛，实现数据的全局分析至关重要。 第三部分：从数据到洞察：分析与解读的艺术 拥有了高质量的数据，下一步便是如何从中挖掘出有价值的洞察。本部分将侧重于数据分析的思维和方法，而不是具体的统计学公式或编程语言。 我们将介绍多种数据分析的视角和方法。这包括描述性分析（发生了什么）、诊断性分析（为什么发生）、预测性分析（将会发生什么）和规范性分析（应该做什么）。例如，分析过去一年的销售数据，我们可以描述性地了解销售趋势；通过分析客户流失的原因，我们可以诊断性地找出问题所在；利用历史数据预测未来几季度的销量，则是预测性分析的应用；而基于预测结果，制定相应的营销策略，则属于规范性分析。 本书将强调理解业务背景在数据分析中的核心作用。数据分析不是孤立的技术活动，而是为解决实际业务问题服务的。我们将指导读者如何将业务问题转化为数据分析任务，如何选择合适的分析工具和技术（无需深入技术细节），以及如何解读分析结果，并将其与业务场景相结合。 探索性数据分析（EDA）作为理解数据特性的重要手段，也将得到详细阐述。通过可视化、统计摘要等方式，EDA 能够帮助我们发现数据中的异常值、缺失值、潜在关系和分布特征，为后续的深入分析提供方向。 第四部分：洞察的转化：决策与行动的驱动 最终，数据的价值体现在其能否转化为有效的决策和切实的行动。本部分将探讨如何将数据分析得出的洞察，有效地应用于实际业务场景。 我们将讨论数据驱动决策的文化和实践。这包括如何建立数据驱动的组织架构，如何培养团队的数据素养，以及如何通过有效的沟通和报告，让非技术人员也能理解和采纳数据分析的结论。 可视化在沟通数据洞察方面扮演着至关重要的角色。我们将介绍如何利用图表、仪表盘等可视化工具，清晰、直观地呈现分析结果，使决策者能够快速抓住关键信息。本书不会提供具体的可视化工具教程，而是强调设计原则和故事讲述的技巧，让数据“说话”。 最后，我们将探讨如何衡量数据驱动决策的效果。通过设定明确的评估指标，并持续跟踪和迭代，能够不断优化数据分析和决策流程，形成一个良性的循环。从数据到洞察，再到决策和行动，最终形成一个闭环，不断提升业务绩效。 《信息时代的海图：数据驱动的洞察力与决策》希望成为您在数据海洋中的引路人。它不是一本让你成为数据科学家的指南，而是帮助你理解数据世界，掌握驾驭数据能力的“说明书”。无论您是企业管理者、市场营销人员、产品经理，还是对数据驱动的世界充满好奇的探索者，都能从中受益。本书旨在赋能您，让您能够自信地在数据的浪潮中，找到属于自己的航向，抵达成功的彼岸。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我最初翻开这本书的时候，是抱着一种寻找“快速上手秘籍”的心态的，但很快我发现我错了，这本书的格局要大得多。它更像是一份详尽的、带有强烈历史感的知识地图，清晰地勾勒出了深度学习从早期感知机到现代Transformer架构的演进脉络。作者在叙述上颇具匠心，并没有将技术点生硬地堆砌在一起，而是巧妙地将理论发展置于其所处的技术背景和时代需求之中。例如，在讲解卷积神经网络（CNN）时，作者花了不少篇幅回顾了图像识别领域的挑战，从而凸显了CNN在特征提取上的革命性意义。这种叙事方式极大地增强了阅读的代入感和趣味性，让枯燥的算法学习过程变得像在追一部引人入胜的科技纪录片。此外，书中对一些关键历史人物和里程碑式论文的引用也十分精准，为读者指明了进一步深入钻研的清晰路径。如果你想了解的只是如何调用某个库函数，这本书可能会让你觉得有些“慢热”，但如果你想理解这个领域是如何一步步走到今天的，它无疑是绝佳的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本《深度学习》的作者显然对该领域有着非常深刻的理解，行文之间流露出一种对底层原理的敬畏与精通。书中对神经网络的数学基础做了极为细致的阐述，从线性代数到概率论，每一个推导都力求严谨，让人不得不佩服其扎实的学术功底。我尤其欣赏作者在介绍反向传播算法时所采取的循序渐进的方式，它不是简单地抛出一个公式，而是通过一个具体的例子，层层剥开梯度计算的复杂性，使得即便是初次接触这个概念的读者也能建立起清晰的认知框架。书中对各种激活函数的特性对比分析也极其到位，不像有些教材那样只是罗列函数名称，而是深入探讨了它们的饱和区、梯度消失问题以及在特定网络结构中的适用场景，这对于指导实际的模型设计有着不可替代的价值。读完这部分内容，我感觉自己对“为什么”要选择某个特定结构或参数有了更深刻的体悟，而不仅仅是停留在“怎么做”的层面。这绝对是一部能够帮助读者真正建立起深度学习“内功心法”的权威著作，而不是仅仅停留在调包侠的层面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和逻辑组织简直是教科书级别的典范。每一个章节的衔接都如同精心编排的乐章，过渡自然流畅，绝无生硬的跳转感。当你读完关于循环神经网络（RNN）的序列建模介绍后，紧接着就能自然而然地进入到处理长距离依赖问题的挑战，然后作者便顺理成章地引出LSTM和GRU的结构，这种层层递进的教学设计，极大地减轻了读者的认知负荷。而且，书中对于复杂概念的图示运用达到了出神入化的地步，很多原本难以想象的张量变化和权重更新过程，在图表的辅助下瞬间变得清晰明了。我特别注意到，即便是最抽象的概率图模型部分，作者也通过简洁的图形符号系统，将复杂的概率关系具象化了。阅读体验上，纸张的质感和字体大小的选择也体现了编者对长时间阅读舒适度的考量，这使得我愿意花更多时间沉浸其中，而不是因为阅读疲劳而中断学习。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书对读者的基础要求是偏高的，它没有为“小白”准备太多拐杖，但正是这种门槛，筛选出了真正渴望深入理解核心机制的学习者。对于那些已经有一定编程基础和微积分背景的人来说，这本书简直是一座知识的金矿。它在理论深度上做到了极致，尤其是在探讨现代生成模型（如GANs的理论收敛性分析）和强化学习的动态规划基础时，其严谨性甚至达到了硕士研究生教材的标准。书中对于“为什么”某个算法能收敛，或者“在什么条件下”某个优化策略是有效的，给出了非常深刻的数学洞察，而不是简单地描述“它就是这么工作的”。这种对“本质”的追求，使得这本书的保质期非常长，即使未来出现新的网红模型，其底层支撑的数学框架和逻辑依然是这本书的核心价值所在。这是一本值得反复研读，并且每次都能带来新体会的“内参”级著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践指导部分，处理得非常克制而又不失深度，这正是我所欣赏的。它没有陷入那种花哨的、只关注最新框架特性的泥潭，而是着重讲解了那些跨越技术迭代、永远适用的工程实践原则。比如，关于正则化和优化器的选择，作者没有仅仅停留在L1/L2或者Adam的表面介绍，而是深入剖析了它们背后的偏差-方差权衡（Bias-Variance Tradeoff）理论，并结合实际训练中可能遇到的过拟合和欠拟合的典型曲线形态，手把手教你如何通过诊断性的测试来调整策略。这种“诊断优先于治疗”的思维模式，对于提升实际建模能力至关重要。书中对于大规模数据处理和模型部署的章节，也体现了作者对真实世界挑战的深刻洞察，提出的建议非常具有可操作性，不是那种纸上谈兵的理想化方案，而是考虑到了资源限制和计算效率的务实之策。

评分☆☆☆☆☆

大部头，慢慢啃。

评分☆☆☆☆☆

挺好的

评分☆☆☆☆☆

明明商品是351.00元，发票给我开成了350.98元，我怎么报销

评分☆☆☆☆☆

发票没有，满赠的书也没收到

评分☆☆☆☆☆

不错，开始学深度学习了，这本书内容很丰富，很适合

评分☆☆☆☆☆

经典就是经典

评分☆☆☆☆☆

还没看，希望不错

评分☆☆☆☆☆

很好，还没看

评分☆☆☆☆☆

同事推荐的宝典，数学基础不好的同学比如我，简直崩溃