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深い学習に関する基本的な本を推奨するのを手伝ってください、中程度の難易度が必要です
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著者：人間の郵便コミュニティ
リンク：https：//www.zhihu.com/question/39985357/answer/2738539662
出典：Zhihu
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ai聖書！2018年のチューリング賞の受賞者であるディープラーニング中国語版は、業界が「フラワーブック」と呼んでおり、人工知能機械学習の分野における深い学習の分野の財団を呼び出しています。この本にはさまざまな読者が一定の使用を行っていますが、主に2種類の視聴者向けに書かれています。その中で、聴衆のクラスは、すでに自分のキャリアを開始した深い学習や人工知能の研究者を含む機械学習を研究する大学生（学部生または大学院生）です。別のタイプのオーディエンスには、機械学習や統計的背景はありませんが、この知識をすばやく把握し、製品やプラットフォームで深い学習ソフトウェアエンジニアを使用したいと考えています。コンピュータービジョン、音声と音声処理、自然言語処理、ロボット工学、生物学的情報と化学、ビデオゲーム、検索エンジン、オンライン広告、金融など、多くのソフトウェア分野で深い学習が役立つことが証明されています。あらゆる種類の読者にもっとよくサービスを提供するために、この本を3つの部分に整理します。パート1では、基本的な数学ツールと機械学習の概念を紹介します。2番目の部分では、基本的に解決された最も成熟した深い学習アルゴリズムを紹介します。3番目の部分では、深い学習の未来に関する研究の焦点を広く考えられているイデオロギーのアイデアのいくつかについて説明しています。読者は、自分のバックグラウンドに興味がない、または関連していない部品をスキップできます。線形代数、確率、基本的な機械学習の概念に精通している読者は、パート1をスキップできます。読者が機能するシステムを実現したい場合、パート2を超えるコンテンツを読む必要はありません。「Deep Learning」は、3人の世界に有名な専門家Iangoodfellow、Yoshuabngio、およびAaroncourvilleによって書かれました。これは、深い学習の分野の古典的な教科書です。この本には、線形代数、確率理論、情報理論、数値最適化、機械学習における関連コンテンツなど、数学と関連する概念の背景知識が含まれています。同時に、業界の実践者が使用するディープラーニングテクノロジーも紹介します。これには、豊富なフィードバックネットワーク、正規化、最適化アルゴリズム、畳み込みネットワーク、シーケンスモデリング、実用的な方法などがあります。音声認識、コンピュータービジョン、オンラインの応用推奨システム、生物学的情報、ビデオゲーム。最後に、この本はいくつかの研究の方向性も提供します。対象となる理論的テーマには、線形因子モデル、自己エンコーダー、表現、構造化確率モデル、モンテカルロ法、スコア関数、概算推論、深さ生成モデルが含まれます。