登入帳戶  | 訂單查詢  | 購物車/收銀台( 0 ) | 在線留言板  | 付款方式  | 聯絡我們  | 運費計算  | 幫助中心 |  加入書簽
會員登入 新註冊 | 新用戶登記
HOME新書上架暢銷書架好書推介會員書架精選月讀排行榜分類閱讀雜誌音碟 香港/國際用戶
最新/最熱/最齊全的簡體書網 品種:超過100萬種書,正品正价,放心網購,悭钱省心 送貨:速遞 / EMS,時效:出貨後2-3日

2020年09月出版新書

2020年08月出版新書

2020年07月出版新書

2020年06月出版新書

2020年05月出版新書

2020年04月出版新書

2020年03月出版新書

2020年02月出版新書

2020年01月出版新書

2019年12月出版新書

2019年11月出版新書

2019年10月出版新書

2019年09月出版新書

2019年08月出版新書

『簡體書』深度学习经典教程:深度学习+动手学深度学习(套装共2册)

書城自編碼: 3377007
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡人工智能
作 者: [美]Ian Goodfellow、[加]Yoshua,Be
國際書號(ISBN): 9787D27883707
出版社: 人民邮电出版社
出版日期: 2019-06-1


書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 1392

我要買

share:

 

** 我創建的書架 **
未登入.



新書推薦:
长三角一体化主题出版工程·中国城市群发展新态势研究
《 长三角一体化主题出版工程·中国城市群发展新态势研究 》

售價:NT$ 347.0
梁实秋:可能这就是人生吧
《 梁实秋:可能这就是人生吧 》

售價:NT$ 231.0
书信中的世界史  (《耶路撒冷三千年》作者新作、《每日邮报》2019年度历史类好书,以书信还原历史现场,别样解读3000年世界史)
《 书信中的世界史 (《耶路撒冷三千年》作者新作、《每日邮报》2019年度历史类好书,以书信还原历史现场,别样解读3000年世界史) 》

售價:NT$ 374.0
武士图文史:影响日本社会的700年(彩印精装典藏版)
《 武士图文史:影响日本社会的700年(彩印精装典藏版) 》

售價:NT$ 924.0
欲望的演化:人类的择偶策略(最新修订版)(当代西方社会心理学名著译丛)
《 欲望的演化:人类的择偶策略(最新修订版)(当代西方社会心理学名著译丛) 》

售價:NT$ 439.0
中日设计中的东方元素
《 中日设计中的东方元素 》

售價:NT$ 1089.0
颠覆性思维:为什么我们的阅读方式很重要(哥伦比亚大学教育学院读写项目高级阅读顾问权威力作)
《 颠覆性思维:为什么我们的阅读方式很重要(哥伦比亚大学教育学院读写项目高级阅读顾问权威力作) 》

售價:NT$ 220.0
宏观中国:经济增长、周期波动与资产配置
《 宏观中国:经济增长、周期波动与资产配置 》

售價:NT$ 319.0

建議一齊購買:

+

NT$ 572
《 机器学习 》
+

NT$ 612
《 动手学深度学习 》
+

NT$ 930
《 动手学深度学习 全彩精装版 》
+

NT$ 319
《 基于TensorFlow的深度学习 》
+

NT$ 605
《 人工智能 第2版 》
+

NT$ 364
《 推荐系统与深度学习 》
編輯推薦:
《深度学习》编辑推荐: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。zui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。
《深度学习》这本书既可以被本科生或研究生用于规划其学术界或工业界生涯,也适用于希望在各种产品或平台上开始使用深度学习技术的软件工程师。作者在本书的配套网站上为读者和教师提供了补充资料。中文版读者可以访问人民邮电出版社
內容簡介:
《深度学习》内容介绍:《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。
《动手学深度学习》内容简介:本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理,还演示它们的实现和运行。与传统图书不同,本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本,它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外,读者还可以访问并参与书中内容的讨论。
《深度学习》内容介绍:《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。

《动手学深度学习》内容简介:本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理,还演示它们的实现和运行。与传统图书不同,本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本,它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外,读者还可以访问并参与书中内容的讨论。
全书的内容分为3个部分:*部分介绍深度学习的背景,提供预备知识,并包括深度学习*基础的概念和技术;第二部分描述深度学习计算的重要组成部分,还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的卷积神经网络和循环神经网络;第三部分评价优化算法,检验影响深度学习计算性能的重要因素,并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。
本书同时覆盖深度学习的方法和实践,主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程或附录中描述的线性代数、微分和概率基础。
關於作者:
《深度学习》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。
《深度学习》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。

《动手学深度学习》作者介绍:阿斯顿张(Aston Zhang)
亚马逊应用科学家,美国伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士,统计学和计算机科学双硕士。他专注于机器学习的研究,并在数个学术会议发表过论文。他担任过NeurIPS、ICML、KDD、WWW、WSDM、SIGIR、AAAI 等学术会议的程序委员或审稿人以及Frontiers in Big Data 期刊的编委。

李沐(Mu Li)
亚马逊首席科学家(Principal Scientist),加州大学伯克利分校客座助理教授,美国卡内基梅隆大学计算机系博士。他专注于分布式系统和机器学习算法的研究。他是深度学习框架MXNet 的作者之一。他曾任机器学习创业公司Marianas Labs 的CTO 和百度深度学习研究院的主任研发架构师。他在理论、机器学习、应用和操作系统等多个领域的顶级学术会议(包括FOCS、ICML、NeurIPS、AISTATS、CVPR、KDD 、WSDM、OSDI)上发表过论文。

扎卡里C. 立顿(Zachary C. Lipton)
亚马逊应用科学家,美国卡内基梅隆大学助理教授,美国加州大学圣迭戈分校博士。他专注于机器学习算法及其社会影响的研究,特别是在时序数据与序列决策上的深度学习。这类工作有着广泛的应用场景,包括医疗诊断、对话系统和产品推荐。他创立了博客Approximately Correct(approximatelycorrect.com)。

亚历山大J. 斯莫拉(Alexander J. Smola)
亚马逊副总裁 杰出科学家,德国柏林工业大学计算机科学博士。他曾在澳大利亚国立大学、美国加州大学伯克利分校和卡内基梅隆大学任教。他发表了超过200 篇学术论文,并著有5 本书,其论文及书被引用超过10 万次。他的研究兴趣包括深度学习、贝叶斯非参数、核方法、统计建模和可扩展算法。

 

 

書城介紹  | 合作申請 | 索要書目  | 新手入門 | 聯絡方式  | 幫助中心 | 找書說明  | 送貨方式 | 付款方式 香港用户  | 台灣用户 | 海外用户
megBook.com.tw
Copyright (C) 2013 - 2019 (香港)大書城有限公司 All Rights Reserved.