Read 深度学习(人工智能算法，机器学习奠基之作，AI圣经 AI圣经 Deep Learning中文版长期位居美国亚马逊人工智能和机器学习类图书榜首)

深度学习(人工智能算法，机器学习奠基之作，AI圣经 AI圣经 Deep Learning中文版长期位居美国亚马逊人工智能和机器学习类图书榜首)

Ian Goodfellow

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Description:《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville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。AI圣经！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和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的bi读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推jian！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。本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。封面特色：由艺术家DanielAmbrosi提供的中央公园杜鹃花步道梦幻景观。在Ambrosi的亿级像素全景图上，应用JosephSmarr（Google）和ChirsLamb（NVIDIA）修改后的GoogleDeepDream开源程序，创造了DanielAmbrosi的“幻景”。第1章引言111本书面向的读者712深度学习的历史趋势8121神经网络的众多名称和命运变迁8122与日俱增的数据量12123与日俱增的模型规模13124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1921标量、向量、矩阵和张量1922矩阵和向量相乘2123单位矩阵和逆矩阵2224线性相关和生成子空间2325范数2426特殊类型的矩阵和向量2527特征分解2628奇异值分解2829Moore-Penrose伪逆28210迹运算29211行列式30212实例：主成分分析30第3章概率与信息论3431为什么要使用概率3432随机变量3533概率分布36331离散型变量和概率质量函数36332连续型变量和概率密度函数3634边缘概率3735条件概率3736条件概率的链式法则3837独立性和条件独立性3838期望、方差和协方差3839常用概率分布39391Bernoulli分布40392Multinoulli分布40393高斯分布40394指数分布和LaplacWe have made it easy for you to find a PDF Ebooks without any digging. And by having access to our ebooks online or by storing it on your computer, you have convenient answers with 深度学习(人工智能算法，机器学习奠基之作，AI圣经 AI圣经 Deep Learning中文版长期位居美国亚马逊人工智能和机器学习类图书榜首). To get started finding 深度学习(人工智能算法，机器学习奠基之作，AI圣经 AI圣经 Deep Learning中文版长期位居美国亚马逊人工智能和机器学习类图书榜首), you are right to find our website which has a comprehensive collection of manuals listed.
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Pages: —

Format: PDF, EPUB & Kindle Edition

Publisher: —

Release: —

ISBN: 7115461473

Description: 《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville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。AI圣经！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和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的bi读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推jian！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。本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。封面特色：由艺术家DanielAmbrosi提供的中央公园杜鹃花步道梦幻景观。在Ambrosi的亿级像素全景图上，应用JosephSmarr（Google）和ChirsLamb（NVIDIA）修改后的GoogleDeepDream开源程序，创造了DanielAmbrosi的“幻景”。第1章引言111本书面向的读者712深度学习的历史趋势8121神经网络的众多名称和命运变迁8122与日俱增的数据量12123与日俱增的模型规模13124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1921标量、向量、矩阵和张量1922矩阵和向量相乘2123单位矩阵和逆矩阵2224线性相关和生成子空间2325范数2426特殊类型的矩阵和向量2527特征分解2628奇异值分解2829Moore-Penrose伪逆28210迹运算29211行列式30212实例：主成分分析30第3章概率与信息论3431为什么要使用概率3432随机变量3533概率分布36331离散型变量和概率质量函数36332连续型变量和概率密度函数3634边缘概率3735条件概率3736条件概率的链式法则3837独立性和条件独立性3838期望、方差和协方差3839常用概率分布39391Bernoulli分布40392Multinoulli分布40393高斯分布40394指数分布和LaplacWe have made it easy for you to find a PDF Ebooks without any digging. And by having access to our ebooks online or by storing it on your computer, you have convenient answers with 深度学习(人工智能算法，机器学习奠基之作，AI圣经 AI圣经 Deep Learning中文版长期位居美国亚马逊人工智能和机器学习类图书榜首). To get started finding 深度学习(人工智能算法，机器学习奠基之作，AI圣经 AI圣经 Deep Learning中文版长期位居美国亚马逊人工智能和机器学习类图书榜首), you are right to find our website which has a comprehensive collection of manuals listed.
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