深度教学的书籍有哪些,
深度学习是机器学习的一个子领域，它采用一种特定的模型：以某种方式连接的一族简单函数。因为这些模型的结构都是受人脑结构的启发，所以我们通常称之为
神经网络
(神经网络)。神经网络中的函数链可以在多个层次上将复杂的概念分解为更简单的概念，这是深度学习的核心思想。例如，深度学习模型的第一层可以用来学习如何获取原始数据，并以基本的方式对其进行组织(例如将多个点组合成一条直线)。后面的每一层都把前一层组织成更高级更抽象的概念。我们把学习这个抽象概念的过程称为表征学习
(呈现学习)。深度学习的神奇之处在于，我们不需要事先知道中间层是什么概念。如果选择的模型有足够的层次(即足够的深度)，并提供足够的训练数据，它可以在训练过程中逐渐将原始数据组织成越来越高级的概念。那么训练算法如何知道应该使用哪些概念呢？它不需要知道。它只需要找到一种能够更好地匹配训练样本的数据组织方式。至于生成的表示是否能符合人们对数据的印象，则无法保证。图1-9显示了如何将表征学习整合到深度学习的过程中。
图1-9深度学习和表征学习
深度学习的这种强大能力是有代价的：深度学习模型需要学习的权重数量是巨大的。回顾之前处理身高体重数据集的简单模型ax b，这个模型只有两个权重需要学习。然而，用于处理图像标签应用的深度学习模型可能有数百万个权重。所以深度学习需要更大的数据集，更强的计算能力，更多的训练实践。深度学习和传统机器学习各有适用的情况。以下几种情况，深度学习是不错的选择。
应用的数据格式是非结构化的
。图像、音频和书面语言是深度学习的理想处理对象。用一个简单的模型学习这些数据也不是不可能，但是通常需要一个非常复杂的预处理过程。有大量的可用数据，或者有办法获得更多数据
。通常，模型越复杂，训练所需的数据就越多。有足够强的计算能力或充足的时间
。深度学习模型在训练和评估过程中需要更多的计算。在以下情况下，应选择参数较少的传统模型。
应用的数据是结构化的
。如果输入看起来更像数据库记录，通常可以直接应用简单模型。想要一个描述性的模型
。通过使用简单模型，我们可以看到最终学习到的具体函数，因此可以直接检查不同输入对输出的影响。这将使开发人员更容易了解应用程序在现实世界中是如何工作的。然而，在深度学习模型中，具体的输入和最终的输出之间有一个很长的缠绕神经连接，这使得我们很难描述或解释模型。由于深度学习指的是模型类型，所以它可以应用于前面提到的机器学习的几个不同分支。例如，在监督学习中，根据我们拥有的训练数据，我们可以在简单模型和深度学习模型之间进行选择。深度学习推荐表深度学习
[deep learning]
数据科学家和机器学习从业者必读的深度学习领域最畅销的基础经典著作，长期以来一直是亚洲和美洲AI和机器学习书籍中最顶尖的图灵奖获奖作品。全彩印刷《深度学习》由三位世界知名专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville编写，是深度学习领域的基础性经典教材。书的内容由三部分组成：第一部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，是深度学习的预备知识；第二部分系统深入地阐述了成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论了一些前瞻性的方向和想法，这些方向和想法被认为是深度学习的未来研究重点。
055-79000适合各类读者，包括相关专业的在校大学生或研究生，以及没有机器学习或统计学背景，但希望快速补充深度学习知识用于实际产品或平台的软件工程师。
学习动手深度学习
人工机器学习深度学习领域的重磅教程书籍，
美国和亚洲科学家的作品，交互作战环境下动手深度学习的新模式。
原理与实战紧密结合。
本书面向希望了解深度学习的大学生、工程师和研究人员，尤其是对深度学习的实际应用感兴趣的人。这本书不要求读者有任何深度学习或机器学习的背景知识。读者只需要具备基本的数学和编程知识，比如基本的线性代数、微分、概率和Python编程知识。本书附录提供了书中涉及的主要数学知识，供读者参考。
本书英文版《潜入深度学习》是加州大学伯克利分校2019年春季学期“深度学习导论”课程的教材。截至2019年春季学期，本书中的内容已被全球15所著名大学用于教学。书的学习社区的应用方法，免费的教学资源(课件，教学视频，更多练习等。)，以及用于该书学习和教学的免费计算资源(仅限学生和教师)均发布在该书的配套网站zh.d2l.ai上，读者在阅读本书的过程中，如果对书中某一章节有疑问，也可以扫描书中相应的二维码寻求帮助。
PyTorch生成反对网络编程
学习深度学习神经网络和深度学习图像识别构建GAN卷积图像生成支持示例代码，附插图和图片，用PyTorch构建自己的生成对抗网络。一代对抗网络(GAN)是神经网络领域的新星，被誉为“近20年来机器学习领域最酷的想法”。
本书以直白简短的方式向读者介绍生成的对抗网络，并一步步教读者如何使用PyTorch编写生成的对抗网络。全书共3章5个附录，分别介绍PyTorch的基础知识，用PyTorch开发神经网络，改进神经网络提高效果，引入CUDA和GPU加速GAN的训练，生成高质量图像的卷积GAN和条件GAN。附录介绍了很多机器学习相关教程中被忽略的一些话题，包括计算理想损耗值，平衡GAN的概率分布和采样，卷积是如何工作的。也简单解释了为什么梯度下降不适合对抗性机器学习。
机器学习的数学
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零基础机器学习
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本书通过AI“HLD DM”甜火龙果学徒程序员Kage learning机器学习的对话展开。内容简单实用，主要包括机器学习的快速学习路径、数学和Python的基础知识、机器学习的基本算法(线性回归和逻辑回归)、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督学习类型、实用强化学习。本书所有案例均由Python、Scikit-learn机器学习库和Keras深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。
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人工深度学习机器学习领域的又一力作：用Python自己编写神经网络，排名美洲亚洲第一，赢得众多好评。这本书有丰富的全彩色印刷图表。首先，它从简单的想法开始，详细介绍了理解神经网络如何工作所必需的基础知识。第一部分介绍基本思想，包括神经网络底层的数学知识，第二部分是实践。它介绍了学习Python编程的流行而简单的方法，从而逐步使用该语言构建一个神经网络，该网络可以识别人类的手写字母，特别是使其像专家开发的网络一样工作。第三部分是扩展，介绍了如何将神经网络的性能提高到工业应用的水平，甚至让它在树莓Pi上工作。
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人工智能实用入门教程，使用Keras深度学习框架用Python实现代码，Google旗下AI子公司Deepmind的研究科学家作序并推荐提供支持源代码。这本书通过教读者构建围棋机器人来介绍深度学习技术。随着阅读的深入，读者可以通过Python深度学习库Keras采用更复杂的训练方法和策略。读者可以欣赏他们的机器人对围棋技能的掌握，并了解如何将学到的深度学习技术应用到其他广泛的场景中。
本书的主要内容
构建一个游戏AI，教它自我完善。
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神经网络实现深度学习。
要阅读这本书，读者只需要具备基本的Python技能和高中数学知识，无需任何深度学习经验。
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