Deep Learning

“由三位领域专家撰写，深度学习 是该领域唯一全面的著作。”
——埃隆·马斯克，OpenAI 联合主席；特斯拉与太空探索技术公司联合创始人兼首席执行官

深度学习是一种机器学习形式，使计算机能够通过经验学习并以概念层级的方式理解世界。由于计算机从经验中获取知识，因此无需人工操作员正式指定计算机所需的所有知识。概念层级使计算机能够通过构建更简单的概念来学习复杂的概念；这些层级的图形将有多层深度。本书介绍了深度学习的广泛主题。

文本提供数学与概念基础，涵盖线性代数、概率论与信息论、数值计算和机器学习的相关概念。书中描述了工业实践者使用的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实用方法；并综述了自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学和电子游戏等应用。最后，本书提供研究视角，涵盖线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡洛方法、配分函数、近似推断和深度生成模型等理论主题。

深度学习 适合计划从事工业或研究工作的本科生或研究生，以及希望在其产品或平台中开始使用深度学习的软件工程师。网站为读者和教师提供补充材料。