分类: 深度学习

2018-05-09 11:10:40

深度学习是机器学习中出现的最新趋势,但究竟是什么?如何学习到更多?考虑到这一点,这里有8本关于深度学习的免费书籍推荐。

深度学习是组成机器学习更广泛主题的重要组成部分。它还是比较新的,它的受欢迎程度在不断增长,所以人们希望阅读和了解更多关于这个主题的知识。

关于深度学习的8大免费必读经典书目推荐!

这个系列包括关于深度学习的书籍。它首先是涵盖整个主题的标题,然后才能帮助初学者将其知识从机器学习扩展到深度学习。该清单的最后是讨论神经网络的书籍,这两本书都介绍了这一主题,并进行了深入的介绍,其中涵盖了这些网络的架构。

1.深度学习 作者:Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville

http://www.deeplearningbook.org

深度学习教材是一种资源,旨在帮助学生和从业者进入机器学习领域,特别是深度学习。这本书的在线版本现已完成,并将继续免费在线提供。

2.深度学习教程 作者:蒙特利尔大学LISA实验室

http://www.deeplearningbook.org

由蒙特利尔大学的LISA实验室开发,简洁的教程以书籍的形式呈现,探讨了机器学习的基础知识。本书强调使用Theano库(最初是由大学自己开发的),用于在Python中创建深度学习模型。

3.深度学习:方法和应用 作者:李登和董宇

https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/DeepLearning-NowPublishing-Vol7-SIG-039.pdf

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本书概述了一般深度学习方法及其在各种信号和信息处理任务中的应用。

4.首先使用TensorFlow,开始深度学习编程 作者:Jordi Torres

http://jorditorres.org/research-teaching/tensorflow/first-contact-with-tensorflow-book/

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本书面向的工程师对机器学习只有一些基本的理解,他们希望通过使用TensorFlow的实践方法来扩展他们在深度学习世界中的智慧。

5.神经网络和深度学习 作者:Michael Nielsen

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html

本书向您介绍了神经网络,这是一个生物启发式编程范例,它使计算机能够从观测数据中学习,还涵盖了深度学习,这是一套强大的神经网络学习技术。

6.神经网络简介 作者:David Kriesel

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html

这个标题涵盖了神经网络的深度。神经网络是数据处理的一种生物启发机制,它使计算机能够在技术上与大脑学习相似,甚至一旦教授足够的问题实例的解决方案就可以推广,有英文和德文版。

7.神经网络设计(第2版)作者:Martin T. Hagan、Howard B. Demuth、Mark H. Beale和Orlando D. Jess

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html

神经网络设计(第2版)提供了对基本神经网络体系结构和学习规则的清晰和详细的调查。其中,作者强调了对主要神经网络及其训练方法的基本理解。作者还讨论了网络在模式识别、聚类、信号处理和控制系统等实际工程问题中的应用。全文强调材料的可读性和自然流动性。

8.神经网络和学习机(第三版)作者:Simon Haykin

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https://cours.etsmtl.ca/sys843/REFS/Books/ebook_Haykin09.pdf

这本第三版Simon Haykin的书以全面、透彻和可读的方式提供了对神经网络的最新处理,分为三部分。首先看看监督学习的经典方法,然后继续研究基于径向基函数(RBF)网络的核方法。本书的最后一部分致力于正规化理论,这是机器学习的核心。

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