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[Book] Deep Learning Adaptive Computation and Machine Learning

Hardcover
Goodfellow, Ian , Bengio, Yoshua/ Courville, Aaron 지음 | MIT Press (MA) | 2016년 12월 09일
과학/기술 주간베스트 23위
Deep Learning 크게보기
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  • MANNING, O'REILLY, PACKT, WILE..
    2016.03.07 ~ 2021.12.31
도서·상품정보 1:1 문의하기
상품상세정보
ISBN 9780262035613(0262035618)
쪽수 800쪽
언어 English
크기 183(W) X 237(H) X 32(T) (mm)
제본형태 Hardcover
총권수 1권
Textual Format Computer Applications
리딩지수 Level Scholarly/Graduate
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책소개

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이 책의 주제어

#딥러닝 #인공지능 #선형대수 #확률 #기계학습
Overview
Deep learning is a form of machine learning that enables computers to learn from experience and understand the world in terms of a hierarchy of concepts. Because the computer gathers knowledge from experience, there is no need for a human computer operator to formally specify all the knowledge that the computer needs. The hierarchy of concepts allows the computer to learn complicated concepts by building them out of simpler ones; a graph of these hierarchies would be many layers deep. This book introduces a broad range of topics in deep learning.

The text offers mathematical and conceptual background, covering relevant concepts in linear algebra, probability theory and information theory, numerical computation, and machine learning. It describes deep learning techniques used by practitioners in industry, including deep feedforward networks, regularization, optimization algorithms, convolutional networks, sequence modeling, and practical methodology; and it surveys such applications as natural language processing, speech recognition, computer vision, online recommendation systems, bioinformatics, and videogames. Finally, the book offers research perspectives, covering such theoretical topics as linear factor models, autoencoders, representation learning, structured probabilistic models, Monte Carlo methods, the partition function, approximate inference, and deep generative models.

Deep Learning can be used by undergraduate or graduate students planning careers in either industry or research, and by software engineers who want to begin using deep learning in their products or platforms. A website offers supplementary material for both readers and instructors.

원서번역서 내용 엿보기

심층 학습의 다양한 주제를 소개하는 『심층 학습』. 심층 학습에서는 컴퓨터가 경험에서 지식을 수집하므로, 컴퓨터에 필요한 모든 지식을 사람(컴퓨터 운영자)이 일일이 지정할 필요가 없다. 그리고 개념들의 계통구조 덕분에 컴퓨터는 간단한 개념들을 조합해서 좀 더 복잡한 개념을 배우게 된다. 그러한 계통구조의 그래프는 다수의 층으로 이루어진 ‘심층’ 구조를 가질 수 있다.

이 책은 우선 심층 학습과 관련된 선형대수, 확률론, 정보 이론, 수치 계산, 기계 학습의 여러 주요 개념을 소개한다. 그런 다음에는 심층 순방향 신경망, 정칙화, 최적화 알고리즘, 합성곱 신경망, 순차열 모형화 등등 업계 실무자들이 사용하는 여러 심층 학습 기법들을 설명하고, 현실적인 심층 학습 실천 방법론도 소개한다.

또한 자연어 처리, 음성 인식, 컴퓨터 시각, 온라인 추천 시스템, 생물정보학, 비디오 게임을 위해 심층 학습을 응용하는 방법들도 개괄한다. 마지막으로는 연구의 관점에서 심층 학습을 살펴보는데, 이를테면 선형 인자 모형, 자동부호기, 표현 학습, 구조적 확률 모형, 몬테카를로 방법 같은 이론 연구 주제들을 소개한다.

이 책의 원서번역서

목차

1 Introduction
ⅠApplied Math and Machine Learning Basics
2 Linear Algebra
3 Probability and Information Theory
4 Numerical Computation
5 Machine Learning Basics

ⅡDeep Networks: Modern Practices
6 Deep Feedfoward Networks
7 Regularization for Deep Leaning
8 Optimization for Raining Deep Models
9 Convolutional Networks
10 Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets
11 Practical Methodology
12 Applications

Ⅲ Deep Leaning Research
13 Linear Factor Models
14 Autoencoders
15 Representation Learning
16 Structured Probabilistic Models for Deep Leaning
17 Monte Carlo Methods
18 Confonting the Partition Function
19 Approximate Inference
20 Deep Generative Models

출판사 서평

“Written by three experts in the field, Deep Learning is the only comprehensive book on the subject. It provides much-needed broad perspective and mathematical preliminaries for software engineers and students entering the field, and serves as a reference for authorities.”
-Elon Musk, cochair of Op... 더보기

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