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深度學習Deep Learning

作者:	Ian Goodfellow 等
譯者:	陳仁和
書城編號:	1621303

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出版社:	碁峰資訊
出版日期:	2019/10
ISBN:	9789865021924

商品簡介

「由三位深度學習領域專家撰寫的《Deep Learning》，是涵蓋內容最為全面的著作。對於要進入此領域的軟體工程師與學生，提供了兼具深度及廣度的觀點與淺顯數學概念，以及足供專家參考的內容。」
──Elon Musk，OpenAI共同主席；Tesla與SpaceX共同創辦人兼CEO。

「這是最完整的深度學習教科書。本書是由此領域的主要貢獻者所撰寫，清晰、全面與完整的呈現相關主題。想知道深度學習的起源、優勢與發展，請閱讀本書。」
──Geoffrey Hinton，英國皇家學會院士(FRS)，Toronto大學榮譽教授；Google傑出研究人員。

「近十年來，深度學習著實讓技術界為之傾倒。有必要為學習者、實作者與教學者撰寫一本教科書，內容包括基本概念、實務項目與進階研究主題。本書是第一本全面涵蓋的書籍，由專精於該領域富有創新性與創造力的研究人員撰寫。本書會是今後幾年的重要參考書。」
──Yann LeCun，Facebook AI研究主管；New York大學電腦科學(資訊科學)、資料科學與神經科學的教授。

深度學習是一種機器學習，透過概念階層方式，讓電腦從經驗中學習，進而理解世界。由於可利用經驗累積知識，因此無須人為操控來指定電腦所需的全部知識。概念階層容許電腦經由簡單概念建置與學習更複雜的概念，其中組成的階層圖會呈現出多層深度框架。本書內容涵蓋廣泛的深度學習主題。

本書是以數學與概念為基底，涵蓋線性代數、機率論與資訊理論、數值計算以及機器學習等相關概念。書中將論述業界實作者與行家們使用的深度學習技術，包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模與實務方法；同時討論概括論述相關應用，如自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、線上推薦系統、生物資訊與電玩遊戲等。本書提供諸多研究觀點，包含線性因子模型、自動編碼器、表徵學習、結構化機率模型、蒙地卡羅法、配分函數、近似推論與深度生成模型等理論項目。

本書適合打算投入深度學習業界或研究領域的大學生與研究生，以及想要在資訊產品或平台中納入深度學習技術的軟體工程師閱讀。

封面圖片：Daniel Ambrosi的Central Park Azalea Walk Dreamscape(danielambrosi.com)。Daniel Ambrosi的Dreamscapes(夢景)是使用Google DeepDream開源軟體(由Google的Joseph Smarr與NVIDIA的Chris Lamb修改的版本)所建構的作品，以此軟體成功處理Ambrosi數億像素的全景圖片而成。

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