深圳做网站公司,造林,销售单软件永久免费版,关键词优化教程机器学习圣经PRML作者Bishop20年后新书《深度学习#xff1a;基础与概念》出版。作者克里斯托弗M. 毕晓普#xff08;Christopher M. Bishop#xff09;微软公司技术研究员、微软研究 院 科学智 能 中 心#xff08;Microsoft Research AI4Science#xff09;负责人。剑桥…机器学习圣经PRML作者Bishop20年后新书《深度学习基础与概念》出版。作者克里斯托弗·M. 毕晓普Christopher M. Bishop微软公司技术研究员、微软研究 院 科学智 能 中 心Microsoft Research AI4Science负责人。剑桥达尔文学院院士、英国皇家工程院院士、爱丁堡皇家学会院士和伦敦皇家学会院士。曾出版经典著作《模式识别与机器学习》Pattern Recognition and Machine Learning。
本书全面且深入地呈现了深度学习领域的知识体系系统梳理了该领域的核心知识阐述了深度学习的关键概念、基础理论及核心思想剖析了当代深度学习架构与技术。 《深度学习基础与概念》由三位图灵奖得主2024 年诺贝尔物理学奖得主杰弗里·辛顿Geoffrey Hinton、2018 年图灵奖得主杨立昆Yann LeCun、2018 年图灵奖得主约书亚·本吉奥 Yoshua Bengio作序推荐。共同推荐。 本书全面且深入地呈现了深度学习领域的知识体系系统梳理了该领域的核心知识阐述了深度学习的关键概念、基础理论及核心思想剖析了当代深度学习架构与 技术。
全书共 20 章。本书首先介绍深度学习的发展历程、基本概念及其在诸多领域如 医疗诊断、图像合成等产生的深远影响继而深入探讨支撑深度学习的数学原理 包括概率、标准分布等在网络模型方面从单层网络逐步深入到多层网络、深度神 经网络详细讲解其结构、功能、优化方法及其在分类、回归等任务中的应用同时 涵盖卷积网络、Transformer 等前沿架构及其在计算机视觉、自然语言处理等领域的独 特作用。本书还对正则化、采样、潜变量、生成对抗网络、自编码器、扩散模型等关 键技术展开深入分析阐释其原理、算法流程及实际应用场景。
对于机器学习领域的新手本书是全面且系统的入门教材可引领其踏入深度学 习的知识殿堂对于机器学习领域的从业者本书是深化专业知识、紧跟技术前沿的 有力工具对于相关专业的学生本书是学习深度学习课程、开展学术研究的优质参 考资料。无论是理论学习、实践应用还是学术研究本书都是读者在深度学习领域探 索与前行的重要指引。
本书目标
机器学习的影响力不断扩大相关出版物数量和涵盖范围呈爆炸式增长创新的 步伐仍在持续加快。对于这一领域的新人来说仅是掌握核心思想就已经足够艰巨 更不用说赶上研究前沿了。在这样的背景下本书将帮助机器学习的新手及有经验的 从业者全面理解支撑深度学习的基础理论以及现代深度学习架构和技术的关键概念 为读者未来在专业领域的深造打下坚实的基础。鉴于深度学习领域知识的广泛性和变 化速度我们有意避免写一本涵盖最新研究的全面综述。相反我们在本书中展现了 对深度学习关键思想、基础和概念的提炼这些基础和概念在该领域过去和将来的快 速发展中历久弥新。例如在撰写本书时大语言模型正在迅速演进然而其底层的 Transformer 架构和注意力机制在过去 5 年基本保持不变并且机器学习的许多核心原 则已被人们熟知数十年。
负责任地使用技术
深度学习是一项功能强大、适用范围广泛的技术具有为世界创造巨大价值和应 对社会最紧迫挑战的潜力。这些特点也意味着有人可能蓄意滥用深度学习技术引发 意外伤害。我们选择不讨论深度学习使用中的伦理或社会层面问题因为这些话题非 常复杂超出了本书作为计算机教材的讨论范畴。不过我们仍然希望读者通过本书 加深对底层技术及其工作原理的理解并希望本书为上述问题的讨论做出有价值的贡 献。我们强烈建议读者关注技术工作更广泛的影响并在学习技术本身的同时了解 如何负责任地使用深度学习和人工智能。
本书的内容结构 本书分为 20 章每一章均探讨一个具体的主题。我们以线性结构组织本书内 容即每章的内容仅依赖于前面章节中的材料。本书非常适合用来教授两个学期的本科或研究生机器学习课程同样也适合那些正在积极研究或自学深度学习的读者 参考。
要清晰地理解机器学习必然需要具备一定程度的高等数学知识。具体来说机器学习的核心由三个数学领域构成概率论、线性代数和多元微积分也称多变量微 积分。本书提供了对所需概率论概念的完备介绍还通过附录 A 概括了线性代数的 一些有用结论。尽管附录 B 和附录 C 分别提供了关于变分法和拉格朗日乘子的介绍 但我们假定读者已经熟悉多变量微积分的基本概念。本书的重点是传达清晰的概念理 解强调的是那些在现实世界中具有实用价值的技术而不是抽象的理论。我们尽可 能从多个互补的视角例如文本描述、图表和数学公式呈现复杂的概念。此外我 们使用独立的板块总结了许多关键算法这些总结虽然没有提高算法的计算效率但 是补充了文中的数学说明。因此我们希望不同背景的读者都能理解本书中的内容。
从概念上讲本书或许自然而然会被视为 Networks for Pattern RecognitionBishop, 1995b的后续作品后者首次从统计学角度全面介绍了神经网络。本书可以看作 Pattern Recognition and Machine LearningBishop, 2006的“姊妹篇”虽然后者 出版于深度学习革命之前但是其中涵盖了机器学习领域更广泛的议题。本书采用 了 Pattern Recognition and Machine Learning 中的一部分相关内容并进行了改写以 更专注于深入学习所需的基础概念确保内容能自成一体。但这也意味着 Pattern Recognition and Machine Learning 中的很多有趣且历久弥新的机器学习议题并没有出 现在这本新书中。例如Pattern Recognition and Machine Learning 深入讨论了贝叶斯 方法而本书几乎不讲贝叶斯方法。
本书实拍 第一章样章试读
