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人人可懂的深度學習(簡體書)
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人人可懂的深度學習(簡體書)

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商品簡介
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目次

商品簡介

本書將深度學習技術的發展歷史、現狀和未來向讀者娓娓道來,以深入淺出的方式介紹了深度學習的核心思想和關鍵技術,非常適合尚不具備專業背景的讀者學習和瞭解什麼是深度學習技術,如何進行深度學習,深度學習適合哪些任務,深度學習還有哪些不足。本書對深度學習中的一些關鍵問題(如過擬合和梯度消失)、核心技術(如反向傳播和梯度下降)、典型模型(如卷積神經網絡和循環神經網絡)的講解簡潔而不失深刻,對深度學習技術未來發展的討論很有啟發性,專業人士也能從中獲益。

名人/編輯推薦

深度學習的入門級讀物

深度學習正從各個方面深刻影響和改變著人類的當代生活。你從媒體上得知的有關人工智能的絕大部分重大突破都是依賴深度學習實現的。因此,無論你是一位志在提升公司效率的商界精英,還是一位關心大數據時代的倫理與隱私的政策制定者,或者是一名研究復雜數據的科研人員,抑或是一個想更好地了解人工智能的潛力以及它將如何影響自己的生活的熱心讀者,都需要了解和認識深度學習,這非常重要。 本書的目的正是幫助普通讀者了解深度學習是什麼,它從何而來,它是如何發揮作用的,它能夠幫助我們做什麼(當然也包括它不能做什麼),以及未來十年深度學習將會如何發展。簡單而言,深度學習就是一組算法和模型,因此,為了了解深度學習,就必須了解這些算法和模型是如何處理數據的。基於這樣的考慮,本書不只是單純地描述和定義概念,還包括對算法的解釋說明。本書努力以淺顯易懂的方式為讀者呈現技術內容。根據經驗,介紹技術的最好方法是一步一步地解釋技術涉及的基本概念。因此,本書盡可能減少純數學內容,而只在必要的地方才以盡可能清楚和直接的方式介紹相關的數學公式。此外,本書將通過例子和圖示來補充對這些數學公式的解釋。 深度學習的真正奇妙之處不在於作為它的基礎的復雜數學知識,而在於它通過簡單的計算就能完成眾多令人興奮且印象深刻的任務。當面對深度學習時,就算發出“這些都是它完成的?”這樣的驚嘆,你也不用覺得奇怪。事實上,一個深度學習模型所做的就是很多(必須承認,是非常多)乘法與加法運算,以及夾雜在其中的一些非線性映射(書中會詳細解釋這些非線性映射)。盡管簡單,但這樣的模型能擊敗圍棋世界冠軍,能取得計算機視覺和機器翻譯的頂尖效果,甚至能駕駛一輛汽車—它還有很多驚人的成就。雖然這只是一本關於深度學習的入門級書籍,但是希望本書關於深度學習的介紹具有足夠的深度,隨著你對深度學習越來越了解,在將來的某一天你還會重新打開這本書閱讀。

目次

譯者序
前言
致謝
第1章┆深度學習概述 / 1
1.1 人工智能、機器學習和深度學習?/?4
1.2 什麼是機器學習?/?10
1.3 機器學習為何如此困難?/?14
1.4 機器學習的關鍵要素?/?18
1.5 有監督學習、無監督學習和強化學習?/?21
1.6 深度學習為何如此成功?/?24
1.7 本章小結及本書內容安排?/?27
第2章┆預備知識 / 31
2.1 什麼是數學模型?/?32
2.2 含有多個輸入的線性模型?/?35
2.3 線性模型的參數設置?/?37
2.4 從數據中學習模型參數?/?39
2.5 模型的組合?/?44
2.6 輸入空間、權重空間和激活空間?/?46
2.7 本章小結?/?49
第3章┆神經網絡:深度學習的基石 / 51
3.1 人工神經網絡?/?53
3.2 人工神經元是如何處理信息的?/?56
3.3 為什麼需要激活函數?/?61
3.4 神經元參數的變化如何影響神經元的行為?/?65
3.5 使用GPU加速神經網絡的訓練?/?73
3.6 本章小結?/?77
第4章┆深度學習簡史 / 80
4.1 早期研究:閾值邏輯單元?/?83
4.2 連接主義:多層感知機?/?98
4.3 深度學習時代?/?114
4.4 本章小結?/?124
第5章┆卷積神經網絡和循環神經網絡 / 126
5.1 卷積神經網絡?/?127
5.2 循環神經網絡?/?135
第6章┆神經網絡的訓練 / 147
6.1 梯度下降?/?149
6.2 使用反向傳播訓練神經網絡?/?165
第7章┆深度學習的未來 / 181
7.1 推動算法革新的大數據?/?183
7.2 新模型的提出?/?187
7.3 新形式的硬件?/?189
7.4 可解釋性問題?/?192
7.5 結語?/?196
術語表 / 197
參考文獻 / 203
延伸閱讀 / 208

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