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書名: 深度學習 (Deep Learning)
作者: Goodfellow
譯者: 陳仁和
ISBN: 9789865021924
出版社: 碁峰
書籍開數、尺寸: 18.5x23x3.72
頁數: 744
#資訊
#AI人工智慧與機器學習
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深度學習 (Deep Learning)

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書名：深度學習(局彩) 出版社：碁峰 出版年月：201910 條碼：9789865021924 內容簡介 深度學習是一種機器學習，透過概念階層方式，讓電腦從經驗中學習，進而理解世界。由於可利用經驗累積知識，因此無須人為操控來指定電腦所需的全部知識。概念階層容許電腦經由簡單概念建置與學習更複雜的概念，其中組成的階層圖會呈現出多層深度框架。本書內容涵蓋廣泛的深度學習主題。 本書是以數學與概念為基底，涵蓋線性代數、機率論與資訊理論、數值計算以及機器學習等相關概念。書中將論述業界實作者與行家們使用的深度學習技術，包括深度前饋網路、正則化、優化演算法、卷積網路、序列建模與實務方法；同時討論概括論述相關應用，如自然語言處理、語音辨識、電腦視覺、線上推薦系統、生物資訊與電玩遊戲等。本書提供諸多研究觀點，包含線性因子模型、自動編碼器、表徵學習、結構化機率模型、蒙地卡羅法、配分函數、近似推論與深度生成模型等理論項目。 本書適合打算投入深度學習業界或研究領域的大學生與研究生，以及想要在資訊產品或平台中納入深度學習技術的軟體工程師閱讀。 封面圖片：Daniel Ambrosi的Central Park Azalea Walk Dreamscape(danielambrosi.com)。Daniel Ambrosi的Dreamscapes(夢景)是使用Google DeepDream開源軟體(由Google的Joseph Smarr與NVIDIA的Chris Lamb修改的版本)所建構的作品，以此軟體成功處理Ambrosi數億像素的全景圖片而成。 名人推薦 「由三位深度學習領域專家撰寫的《Deep Learning》，是涵蓋內容最為全面的著作。對於要進入此領域的軟體工程師與學生，提供了兼具深度及廣度的觀點與淺顯數學概念，以及足供專家參考的內容。」 ──Elon Musk，OpenAI共同主席；Tesla與SpaceX共同創辦人兼CEO。 「這是最完整的深度學習教科書。本書是由此領域的主要貢獻者所撰寫，清晰、全面與完整的呈現相關主題。想知道深度學習的起源、優勢與發展，請閱讀本書。」 ──Geoffrey Hinton，英國皇家學會院士(FRS)，Toronto大學榮譽教授；Google傑出研究人員。 「近十年來，深度學習著實讓技術界為之傾倒。有必要為學習者、實作者與教學者撰寫一本教科書，內容包括基本概念、實務項目與進階研究主題。本書是第一本全面涵蓋的書籍，由專精於該領域富有創新性與創造力的研究人員撰寫。本書會是今後幾年的重要參考書。」 ──Yann LeCun，Facebook AI研究主管；New York大學電腦科學(資訊科學)、資料科學與神經科學的教授。 作者介紹 作者簡介 Ian Goodfellow 是Google的研究人員(Research Scientist)。 Yoshua Bengio 是Montréal大學電腦科學(資訊科學)系教授。 Aaron Courville 是Montréal大學電腦科學(資訊科學)系助理教授。 目錄 本書的網站資源 致謝 數學符號 chapter 01 緒論 【PART I 應用數學與機器學習基礎】 chapter 02 線性代數 chapter 03 機率與資訊理論 chapter 04 數值計算 chapter 05 機器學習基礎 【PART II 深度網路：現代實務】 chapter 06 深度前饋網路 chapter 07 深度學習的正則化 chapter 08 深度模型的訓練優化 chapter 09 卷積網路 chapter 10 序列建模：循環網路與遞迴網路 chapter 11 實務方法論 chapter 12 應用 【PART III 深度學習研究】 chapter 13 線性因子模型 chapter 14 自動編碼器 chapter 15 表徵學習 chapter 16 深度學習的結構化機率模型 chapter 17 蒙地卡羅法 chapter 18 面對配分函數 chapter 19 近似推論 chapter 20 深度生成模型 參考文獻 索引

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資料結構：使用C ISBN13：9786263240650 出版社：碁峰資訊 作者：蔡明志 裝訂／頁數：平裝／560頁 規格：26cm*19cm*2.6cm (高/寬/厚) 版次：5 出版日：2022/02/10 中國圖書分類：電腦系統資料相關處理 內容簡介 　　資料結構(Data Structures)是資訊學科中的核心課程之一，也是基礎和必修的科目。本書確實闡述資料結構的每一主題，並以圖文並茂的方式表達之，最能達到教學與學習事半功倍的效果。 　　各章的每一小節幾乎都附有「練習題」，讓讀者能藉由測驗，評量自己對此節的了解程度；而書末亦附有這些練習題的參考解答。各章末再附上「動動腦時間」，這些題目取自歷屆的高考或研究所考試題目，或是筆者根據內文加以設計的題目，每道題目後面皆標示出自的章節數，表示只要詳讀該節即可輕鬆地作答。 　　最新第五版增加了兩章，分別是紅黑樹和伸展樹，這些是很有效率的二元搜尋樹。 目錄 Chapter1 演算法分析 Chapter2 陣列 Chapter3 堆疊與佇列 Chapter4 鏈結串列 Chapter5 遞迴 Chapter6 樹狀結構 Chapter7 二元搜尋樹 Chapter8 堆積 Chapter9 高度平衡二元樹 Chapter10 2-3 Tree 與 2-3-4 Tree Chapter11 B-tree Chapter12 圖形結構 Chapter13 排序 Chapter14 搜尋 Chapter15 紅黑樹 Chapter16 伸展樹 Appendix A 練習題解答

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書名：DEEP LEARNING｜用PYTHON進行深度學習的基礎理論實作 出版社：歐萊禮 出版年月：201708 條碼：9789864764846 內容簡介 不走捷徑，幫助您真正搞懂「深度學習」的真義 這是一本與「深度學習」有關的書籍。從入門開始說明，一步一步帶領你瞭解深度學習必須具備的知識。本書可以幫助您了解：深度學習究竟是什麼？有何特色？根據何種原理來運作？ 從零開始，由實做中學習 本書的目標是，盡量避免使用不瞭解內容的「黑盒子」，以基礎的知識為起點，以容易上手的Python撰寫程式，從動手實作的過程中，一步步深入瞭解深度學習。若以車用書籍來比喻這本書的話，這本書並不屬於汽車駕訓教材，而是希望能夠幫助您瞭解車子的原理，而非教您開車的方法。為了瞭解汽車的結構，必須試著打開車子的引擎蓋，將每個零件都拿起來觀察、操作看看。然後盡量用簡單的形狀，篩選出車子的核心部分，就像組合迷你模型般，製作出這台車子。本書的目標，就是透過製作車子的過程，讓你感受到自己實際可以製作出車子，進而熟悉與車子的相關技術。 本書特色： ．利用最少的外部函式庫，使用Python，從零開始實際執行深度學習的程式。 ．說明Python 的用法，讓Python 的初學者也能理解。 ．實際執行Python 的原始碼，同時提供讀者手邊可以進行實驗的學習環境。 ．從簡單的機器學習問題開始，到最後執行精密辨識影像的系統。 ．以淺顯易懂的方式說明深度學習與神經網路理論。 ．針對看似複雜的技術，如誤差反向傳播與卷積運算等，利用實際操作方式說明，幫助理解。 ．介紹在執行深度學習時，有幫助且實用的技巧，包括決定學習率的方法、權重的預設值等。 ．說明Batch Normalization、Dropout、Adam 等最近的趨勢與操作。 ．為什麼深度學習很優秀，為什麼加深層數，就能提高辨識準確度，為什麼隱藏層很重要，仔細說明這些「為什麼」。 ．介紹自動運作、產生影像、強化學習等深度學習的應用範例。 作者介紹 作者簡介 斎藤康毅 1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。1984年生於長崎縣對馬，畢業於東京工業大學工學院，東京大學研究所學際情報學府學士課程修畢。現在於企業內從事與電腦視覺、機器學習有關的研究開發工作。 目錄 第一章 Python入門 第二章 感知器 第三章 神經網路 第四章 神經網路的學習 第五章 誤差反向傳播法 第六章 與學習有關的技巧 第七章 卷積神經網路 第八章 深度學習 附錄A Softmax-with-Loss層的計算圖 參考文獻

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