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人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域奠基性經(jīng)典暢銷書。

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深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學(xué)習(xí)經(jīng)驗和理解世界。因為計算機能夠從經(jīng)驗中獲取知識，所以不需要人類來形式化地定義計算機需要的所有知識。層次概念允許計算機通過構(gòu)造簡單的概念來學(xué)習(xí)復(fù)雜的概念，而這些分層的圖結(jié)構(gòu)將具有很深的層次。本書會介紹深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的許多主題。本書囊括了數(shù)學(xué)及相關(guān)概念的背景知識，包括線性代數(shù)、概率論、信息論、數(shù)值優(yōu)化以及機器學(xué)習(xí)中的相關(guān)內(nèi)容。同時，它還介紹了工業(yè)界中實踐者用到的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，包括深度前饋網(wǎng)絡(luò)、正則化、優(yōu)化算法、卷積網(wǎng)絡(luò)、序列建模和實踐方法等，并且調(diào)研了諸如自然語言處理、語音識別、計算機視覺、在線推薦系統(tǒng)、生物信息學(xué)以及視頻游戲方面的應(yīng)用。最后，本書還提供了一些研究方向，涵蓋的理論主題包括線性因子模型、自編碼器、表示學(xué)習(xí)、結(jié)構(gòu)化概率模型、蒙特卡羅方法、配分函數(shù)、近似推斷以及深度生成模型。