内容简介
《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简介
这是一本由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville撰写的经典教材。该书涵盖了深度学习的多个方面，包括数学符号与概念应用、应用数学基础、机器学习的基本概念和策略、正则化定义和目标、深度前馈网络的基本概念、卷积运算的定义和性质、循环神经网络概述、计算机视觉应用、无监督学习的挑战与应对策略、玻尔兹曼机模型与训练、结构化概率模型的定义与特点、图模型的类型与应用、深度生成模型的类型与应用、超参数和验证集的作用、深度模型优化策略和算法以及神经网络优化中的挑战等。
在书中，作者首先介绍了深度学习的预备知识，包括应用数学基础和机器学习的基本概念和策略等。接着，作者深入讲解了现今已成熟的深度学习方法和技术，包括深度前馈网络、卷积网络、循环神经网络等。最后，作者讨论了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，如结构化概率模型、深度生成模型等。
书中还详细讨论了深度学习的优化策略和算法，包括神经网络优化中的挑战和深度模型优化策略和算法等。这些策略和算法可以帮助我们更好地理解和处理各种复杂的数据和任务。
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