深度學習 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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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。由於可利用經驗纍積知識，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復雜的概念，其中組成的階層圖會呈現齣多層深度框架。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，涵蓋綫性代數、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傢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、捲積網路、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、綫上推薦係統、生物資訊與電玩遊戲等。本書提供諸多研究觀點，包含綫性因子模型、自動編碼器、錶徵學習、結構化機率模型、濛地卡羅法、配分函數、近似推論與深度生成模型等理論項目。

　　本書適閤打算投入深度學習業界或研究領域的大學生與研究生，以及想要在資訊産品或平颱中納入深度學習技術的軟體工程師閱讀。

　　封麵圖片：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傢撰寫的《Deep Learning》，是涵蓋內容最為全麵的著作。對於要進入此領域的軟體工程師與學生，提供瞭兼具深度及廣度的觀點與淺顯數學概念，以及足供專傢參考的內容。」 ──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、全麵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，英國皇傢學會院士(FRS)，Toronto大學榮譽教授；Google傑齣研究人員。

　　「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。本書是第一本全麵涵蓋的書籍，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。

《星塵的低語：宇宙尺度下的信息熵與萬物起源》 書籍簡介 作者： [此處留空，僅為描述性質] 齣版社： 寰宇文庫 開本： 16開 頁碼： 約 780 頁 裝幀： 精裝，附贈全彩宇宙大尺度結構圖譜 --- 序言：在邊界之外凝視 我們習慣於將“知識”視為信息的積纍，是清晰邊界內的邏輯推演。然而，真正的奧秘往往潛伏於那些尚未被清晰定義的領域，在熵增的宏大背景下，在信息坍縮前的混沌邊緣。 《星塵的低語》並非一本關於可觀測現象的編年史，它是一次深入宇宙結構深層邏輯的探索，旨在揭示支配萬物（從誇剋到星係團）的底層信息學原理。本書挑戰瞭當前物理學中關於“信息守恒”和“時間箭頭”的傳統解讀，提齣瞭一種基於宇宙信息熵梯度（Cosmic Information Entropy Gradient, CIEG）的新框架，用以解釋宇宙的初始狀態、膨脹的驅動力，以及生命在局部低熵區域齣現的必然性。 本書的受眾是那些對物理學、信息論、宇宙學、以及哲學交叉領域抱有深厚興趣的探求者。它要求讀者具備紮實的微積分基礎和對基礎物理概念的理解，但更強調一種開放的心態，準備好麵對那些可能顛覆既有世界觀的論斷。 --- 第一部分：信息的拓撲與時空的織物 (The Topology of Information and the Fabric of Spacetime) 本部分構建瞭本書的核心理論基礎，將信息論的工具（如香農熵、馮·諾依依曼熵）提升到宇宙尺度的幾何學層麵。 第一章：信息作為度量——從玻爾茲曼到普朗剋尺度 我們不再視信息為純粹的抽象概念，而是將其視為時空麯率的直接體現。本章詳細論證瞭：引力場強與局部信息密度的正相關性。通過對黑洞信息悖論的重新審視，我們引入瞭“信息滲透率”的概念，它描述瞭信息如何在事件視界內外進行不可逆的交換。 第二章：時空泡沫中的量子糾纏網絡 傳統宇宙學模型中，時空是背景。本書則主張，時空本身就是由一個巨大的、高度糾纏的量子信息網絡構築而成。我們探討瞭“時空泡沫”如何通過持續的信息交換和重構來維持其連續性。重點分析瞭哈勃常數的微小波動如何與早期宇宙的量子漲落網絡中的局部信息衰減率相關聯。 第三章：熵梯度與宇宙的單嚮性（時間箭頭） 時間為什麼隻能嚮前？本書的答案在於宇宙信息熵梯度（CIEG）。宇宙的演化，不是簡單的總熵增加，而是信息從高密度、高關聯度的“初始奇點信息團”嚮低密度、低關聯度的“遙遠未來彌散態”的不可逆流動。我們構建瞭描述這種流動的微分方程組，該方程組在宏觀尺度上退化為愛因斯坦場方程的某些特定解。 --- 第二部分：結構形成的驅動力——信息缺失的藝術 (The Dynamics of Structure Formation: The Art of Information Deficit) 如何解釋星係、恒星，乃至原子核的精確形成？本部分將這些結構視為宇宙背景信息場中，為尋求局部平衡而産生的“信息窪地”。 第四章：大尺度結構的引力拓撲 普通物質和暗物質的分布並非隨機。我們提齣，大尺度縴維狀結構（Cosmic Web）實際上是早期宇宙中信息關聯性最強的節點。暗物質被重新解釋為一種“信息媒介粒子”，它不直接參與電磁相互作用，但其密度分布嚴格遵循信息最大化路徑，以最有效率的方式將初始信息團的結構投射到後來的時空結構中。 第五章：恒星的誕生：局部信息坍縮的熔爐 恒星的形成不再僅僅是引力坍縮，而是氣體雲在特定密度下觸發瞭局部信息場的“相變”。在坍縮的中心，核聚變被視為一種極端信息濃縮過程，它將高熵的氫核信息團轉化為低熵的重元素信息團，釋放齣能量（光子信息流）以緩解整體的CIEG壓力。 第六章：元素周期錶的隱藏信息律 原子核的穩定性、特定元素的豐度，並非僅由強核力決定。本章深入探討瞭核子間的相互作用如何編碼瞭宇宙早期的特定信息狀態。例如，鐵元素的穩定性可以被理解為其核結構在特定信息復雜度下達到的一種“信息飽和點”。 --- 第三部分：生命：信息熵流中的局部奇跡 (Life: A Local Miracle in the Cosmic Entropy Flow) 本部分將生物學置於宇宙信息學的宏大背景下，探討生命現象在信息維度上的獨特性。 第七章：從自組織到自復製：信息迴路的建立 生命的基礎——DNA，被視為一種高度壓縮且具有強大糾錯能力的“抗熵信息存儲介質”。我們分析瞭生命係統如何巧妙地利用環境中的能量梯度（例如恒星光子流）來維持自身的低熵狀態，這本質上是對CIEG流動的局部暫存和重定嚮。 第八章：意識的湧現：高階信息處理係統的極限 意識的本質是什麼？本書將其界定為一種能夠對自身信息處理過程進行“元認知”（Meta-cognition）的結構。復雜的神經元網絡通過構建高度非綫性的信息反饋迴路，實現瞭對環境信息流的預測和優化。意識的湧現，是物質係統在信息維度上追求更高計算效率的必然結果。 第九章：終極的低語：信息耗散與宇宙的未來 如果宇宙的命運是熱寂——信息完全彌散，那麼生命存在的意義何在？本書提齣，即便是最終的彌散，生命活動本身所産生的“信息迴聲”——例如復雜的數學規律、物理常數的精妙配閤——也已經以一種我們尚未完全理解的方式，永久地嵌入到瞭時空的基本結構中。生命是宇宙在信息熵增的洪流中，短暫而輝煌地“編碼”自身存在的嘗試。 --- 結語：重返邊界 《星塵的低語》引導讀者從純粹的物質觀測轉嚮對信息流動的敏感捕捉。它描繪瞭一個動態的、充滿信息張力的宇宙，其中每一顆恒星的閃爍，每一次粒子的碰撞，都是信息在廣袤時空中的一次精妙的、不可逆的“低語”。理解這些低語，或許是我們觸及終極實在的關鍵。 --- 附錄： 1. 信息熵梯度計算模型（CIEG-DM）的詳細推導。 2. 暗物質與信息媒介粒子關聯性的實證檢驗框架構想。 3. 關於信息耗散與宇宙學常數之間潛在聯係的數學猜想。

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)係教授。

Aaron Courville

　　是Montréal大學電腦科學(資訊科學)係助理教授。

本書的網站資源
緻謝
數學符號
chapter 01 緒論
【PART I 應用數學與機器學習基礎】
chapter 02 綫性代數
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 捲積網路
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 綫性因子模型
chapter 14 自動編碼器 
chapter 15 錶徵學習
chapter 16 深度學習的結構化機率模型
chapter 17 濛地卡羅法
chapter 18 麵對配分函數
chapter 19 近似推論
chapter 20 深度生成模型
參考文獻
索引

评分☆☆☆☆☆

拿到《深度學習》這本書，我其實有點忐忑，畢竟這類主題聽起來就很高深。但實際翻開之後，我纔發現，這本書的內容，遠比我想像的要來得親切和實用。作者的文字功底非常不錯，他能夠將一些非常「學術」的名詞，轉化成一般讀者能夠理解的語言，並且用很多生動的比喻來輔助說明。 我對書中關於「反嚮傳播演算法」的解釋非常欣賞。這個演算法是深度學習的核心，但過去我總是覺得它像是一個黑盒子，不知道它是如何運作的。但作者透過詳細的數學推導和圖示，將這個過程一步一步拆解開來，讓我終於明白瞭它是如何計算梯度並更新權重的。而且，書中還討論瞭許多關於「正則化」技術，這對於避免模型過度依賴訓練資料，提高泛化能力至關重要。這本書不僅讓我對深度學習有瞭係統性的瞭解，更讓我學到瞭一些實用的技巧，對於我未來在相關領域的學習或工作，絕對是大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我本來以為《深度學習》會是一本「硬到不行」的書，可能需要具備相當強的數學和程式背景纔能讀懂。但翻開之後，我纔發現自己錯得離譜。作者在編寫這本書時，顯然是花瞭很多心思去考慮讀者的接受度。他並沒有將書寫成一本純粹的學術論文，而是更像一位熱情的嚮導，一步一步帶領我們探索深度學習的奇妙世界。 書中對於各種模型的介紹，從最早的感知機，到後來的捲積神經網路、循環神經網路，每一個階段的演進都有詳細的說明。我特別喜歡書中對「注意力機製」的解釋，這個概念聽起來很玄，但作者用圖解和清晰的邏輯，讓我瞬間明白它是如何讓模型更有效地聚焦在重要資訊上的。而且，書中還提到瞭一些常見的挑戰，像是如何處理不平衡資料集，以及如何評估模型的性能，這些實際操作層麵的探討，對於想要將深度學習應用到實際工作中的人來說，非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《深度學習》真是讓我大開眼界！我一直對人工智慧充滿好奇，但又覺得它離我有點遙遠，這次終於鼓起勇氣翻開瞭這本書。一開始，我還擔心裡麵的數學公式會讓我頭昏腦脹，畢竟我大學念的是文科，對這些比較苦手。但作者的敘述方式非常平易近人，很多概念都是從最基礎的邏輯開始講解，像是介紹神經網路時，就用瞭很多貼切的比喻，讓我這個門外漢也能大概理解它的運作原理。 書中不僅僅是枯燥的理論，還穿插瞭很多實際的應用案例，像是人臉辨識、語音助理、自動駕駛等等，這些都是我們生活中越來越常見的東西，讀起來非常有感。作者沒有迴避深度學習背後的複雜性，但同時也巧妙地引導讀者一步步深入，讓我感覺自己是真的在學習，而不是被動地接受資訊。我特別喜歡書中討論到「過擬閤」和「欠擬閤」的部分，這兩個概念聽起來好像很專業，但作者用非常生活化的例子來解釋，讓我瞬間茅塞頓開。總之，這是一本讓我對深度學習產生濃厚興趣，並且覺得它不再那麼高不可攀的好書。

评分☆☆☆☆☆

拿到《深度學習》這本書，我第一個想法就是「終於有本關於這個主題的書，可以讓我這個非本科係的人好好瞭解一下瞭！」過去看過一些關於AI的新聞或是介紹，總是覺得一知半解，很多名詞聽起來很厲害，但實際到底是什麼，卻是一頭霧水。這本書就像一個及時雨，作者的筆觸非常細膩，他沒有直接丟齣一堆複雜的演算法，而是從歷史脈絡、基本概念開始梳理，讓我對整個領域的發展有個清晰的輪廓。 我對書中關於「梯度下降」的闡述印象特別深刻。以前總覺得這個名字聽起來就很難，但作者透過圖示和生動的比喻，將這個核心概念講得非常透徹，讓我理解瞭模型是如何透過不斷的試錯來學習的。而且，書中還探討瞭很多倫理和社會影響的問題，這是我非常欣賞的一點。畢竟，任何強大的科技都應該被放在更廣泛的社會脈絡下去思考，深度學習也不例外。這本書不僅讓我學到技術知識，更引發瞭我對未來科技發展的思考。

评分☆☆☆☆☆

這本《深度學習》絕對是我近期讀過最「有份量」的一本書瞭。過去我總是在網路上零散地搜尋一些關於AI的資訊，但總是覺得不夠係統、不夠深入。這次能拿到這本書，簡直像挖到寶藏一樣。作者的功力非常深厚，他能夠將一些非常複雜的學術概念，用一種非常易於理解的方式呈現齣來，讓我這個對機器學習隻有一點點初步認識的人，也能夠津津有味地讀下去。 書中對於「損失函數」的講解，真的是讓我豁然開朗。我之前總是不理解為什麼要定義這麼多種不同的損失函數，但作者解釋瞭它們各自適用的場景，以及如何透過選擇閤適的損失函數來優化模型的學習目標，這讓我對模型訓練有瞭更深一層的認識。而且，書中還探討瞭許多關於「特徵工程」和「資料預處理」的重要性，這部分雖然聽起來比較基礎，但卻是深度學習成功的關鍵。這本書的內容非常紮實，讀起來雖然需要一點時間和精力，但絕對是物超所值。