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[美]特伦斯·谢诺夫斯基（Terrence Sejnowski）作者

中信出版集团

姜悦兵译者

2019-2 出版日期

400 页数

88 价格

精装

丛书系列

9787508698359 图书编码

深度学习在线电子书图书标签: 人工智能深度学习 AI 机器学习计算机科普 2019 好书，值得一读

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发表于2024-05-13

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深度学习在线电子书用户评价

评分☆☆☆☆☆

大师未必是个好作家的又一例证，不仅对读者定位不清，连内容编排上也让人头疼。深度学习这么容易出东西的主题，历史沿革、算法发展、原理阐释、产业预期，随便哪一个拎出来写写清楚，哪怕就是一家之言，都可以是本好书。结果这书不知道意在哪里，只看到从科普角度讲生物、脑科学、算法模型、微电子……哪哪的术语用得如此随意，深度信息又极其匮乏叠加一些不痛不痒的八卦，回顾不全，前瞻也没什么东西，实在是…只能说作者太棒了，知道得太多了，以上。

评分☆☆☆☆☆

感觉还是很厉害，人类对未知的探索很艰辛，但一点点的开拓，却属不易啊！

评分☆☆☆☆☆

跳过算法的描述，算是不错的deep mind科普了，毕竟数学不是谁都能看懂的，否则自己也不用崇拜数学家了。从科普的角度看，好好读一下第1和3部分就好。第2部分相关的算法，没有数学基础的话翻翻了解一下概念和演进历程就好。科普如果把重点放在科，普也会感到挫败????

评分☆☆☆☆☆

第一部分综述了人工智能和脑科学的飞速发展及广泛的应用，也包括一些隐忧。这波人工智能突破关键是神经网络算法出现，也即深度学习，而作者正是主要参与者之一。神经网络算法不同于符号学说，其大量借鉴人类大脑运作机制，而这也是作者的核心主张：人工智能算法与人类大脑学习模式有着同构性，未来人工智能领域的突破很可能是因为人类对大脑认识有了进一步飞跃。第二部分是全书的核心，其介绍了神经网络算法中几个关键点的突破，内容包括：感知器（单层到多层，加入隐含层以处理抽象认知）、玻尔兹曼机、反向传播算法、卷积学习、奖励学习（强化学习）、生成式对抗网络等。延续了50多年，几代科学家不懈努力和坚持，让这一当初被人抛弃的学派重见天日，并且主导了当下人工智能发展趋势。这部分涉及不少技术细节。第三部分是关于未来的展望。

评分☆☆☆☆☆

神经网络的历史回顾，主要参与者的贡献