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深度学习是一种机器学习，透过概念阶层方式，让电脑从经验中学习，进而理解世界。由于可利用经验累积知识，因此无须人为操控来指定电脑所需的全部知识。概念阶层容许电脑经由简单概念建置与学习更复杂的概念，其中组成的阶层图会呈现出多层深度框架。本书内容涵盖广泛的深度学习主题。

　　本书是以数学与概念为基底，涵盖线性代数、机率论与资讯理论、数值计算以及机器学习等相关概念。书中将论述业界实作者与行家们使用的深度学习技术，包括深度前馈网路、正则化、优化演算法、卷积网路、序列建模与实务方法；同时讨论概括论述相关应用，如自然语言处理、语音辨识、电脑视觉、线上推荐系统、生物资讯与电玩游戏等。本书提供诸多研究观点，包含线性因子模型、自动编码器、表征学习、结构化机率模型、蒙地卡罗法、配分函数、近似推论与深度生成模型等理论项目。

　　本书适合打算投入深度学习业界或研究领域的大学生与研究生，以及想要在资讯产品或平台中纳入深度学习技术的软体工程师阅读。

　　封面图片：Daniel Ambrosi的Central Park Azalea Walk Dreamscape(danielambrosi.com)。Daniel Ambrosi的Dreamscapes(梦景)是使用Google DeepDream开源软体(由Google的Joseph Smarr与NVIDIA的Chris Lamb修改的版本)所建构的作品，以此软体成功处理Ambrosi数亿像素的全景图片而成。

名人推荐

　　「由三位深度学习领域专家撰写的《Deep Learning》，是涵盖内容最为全面的着作。对于要进入此领域的软体工程师与学生，提供了兼具深度及广度的观点与浅显数学概念，以及足供专家参考的内容。」 ──Elon Musk，OpenAI共同主席；Tesla与SpaceX共同创办人兼CEO。

　　「这是最完整的深度学习教科书。本书是由此领域的主要贡献者所撰写，清晰、全面与完整的呈现相关主题。想知道深度学习的起源、优势与发展，请阅读本书。」 ──Geoffrey Hinton，英国皇家学会院士(FRS)，Toronto大学荣誉教授；Google杰出研究人员。

　　「近十年来，深度学习着实让技术界为之倾倒。有必要为学习者、实作者与教学者撰写一本教科书，内容包括基本概念、实务项目与进阶研究主题。本书是第一本全面涵盖的书籍，由专精于该领域富有创新性与创造力的研究人员撰写。本书会是今后几年的重要参考书。」 ──Yann LeCun，Facebook AI研究主管；New York大学电脑科学(资讯科学)、资料科学与神经科学的教授。

《星尘的低语：宇宙尺度下的信息熵与万物起源》 书籍简介 作者： [此处留空，仅为描述性质] 出版社： 寰宇文库 开本： 16开 页码： 约 780 页 装帧： 精装，附赠全彩宇宙大尺度结构图谱 --- 序言：在边界之外凝视 我们习惯于将“知识”视为信息的积累，是清晰边界内的逻辑推演。然而，真正的奥秘往往潜伏于那些尚未被清晰定义的领域，在熵增的宏大背景下，在信息坍缩前的混沌边缘。 《星尘的低语》并非一本关于可观测现象的编年史，它是一次深入宇宙结构深层逻辑的探索，旨在揭示支配万物（从夸克到星系团）的底层信息学原理。本书挑战了当前物理学中关于“信息守恒”和“时间箭头”的传统解读，提出了一种基于宇宙信息熵梯度（Cosmic Information Entropy Gradient, CIEG）的新框架，用以解释宇宙的初始状态、膨胀的驱动力，以及生命在局部低熵区域出现的必然性。 本书的受众是那些对物理学、信息论、宇宙学、以及哲学交叉领域抱有深厚兴趣的探求者。它要求读者具备扎实的微积分基础和对基础物理概念的理解，但更强调一种开放的心态，准备好面对那些可能颠覆既有世界观的论断。 --- 第一部分：信息的拓扑与时空的织物 (The Topology of Information and the Fabric of Spacetime) 本部分构建了本书的核心理论基础，将信息论的工具（如香农熵、冯·诺依依曼熵）提升到宇宙尺度的几何学层面。 第一章：信息作为度量——从玻尔兹曼到普朗克尺度 我们不再视信息为纯粹的抽象概念，而是将其视为时空曲率的直接体现。本章详细论证了：引力场强与局部信息密度的正相关性。通过对黑洞信息悖论的重新审视，我们引入了“信息渗透率”的概念，它描述了信息如何在事件视界内外进行不可逆的交换。 第二章：时空泡沫中的量子纠缠网络 传统宇宙学模型中，时空是背景。本书则主张，时空本身就是由一个巨大的、高度纠缠的量子信息网络构筑而成。我们探讨了“时空泡沫”如何通过持续的信息交换和重构来维持其连续性。重点分析了哈勃常数的微小波动如何与早期宇宙的量子涨落网络中的局部信息衰减率相关联。 第三章：熵梯度与宇宙的单向性（时间箭头） 时间为什么只能向前？本书的答案在于宇宙信息熵梯度（CIEG）。宇宙的演化，不是简单的总熵增加，而是信息从高密度、高关联度的“初始奇点信息团”向低密度、低关联度的“遥远未来弥散态”的不可逆流动。我们构建了描述这种流动的微分方程组，该方程组在宏观尺度上退化为爱因斯坦场方程的某些特定解。 --- 第二部分：结构形成的驱动力——信息缺失的艺术 (The Dynamics of Structure Formation: The Art of Information Deficit) 如何解释星系、恒星，乃至原子核的精确形成？本部分将这些结构视为宇宙背景信息场中，为寻求局部平衡而产生的“信息洼地”。 第四章：大尺度结构的引力拓扑 普通物质和暗物质的分布并非随机。我们提出，大尺度纤维状结构（Cosmic Web）实际上是早期宇宙中信息关联性最强的节点。暗物质被重新解释为一种“信息媒介粒子”，它不直接参与电磁相互作用，但其密度分布严格遵循信息最大化路径，以最有效率的方式将初始信息团的结构投射到后来的时空结构中。 第五章：恒星的诞生：局部信息坍缩的熔炉 恒星的形成不再仅仅是引力坍缩，而是气体云在特定密度下触发了局部信息场的“相变”。在坍缩的中心，核聚变被视为一种极端信息浓缩过程，它将高熵的氢核信息团转化为低熵的重元素信息团，释放出能量（光子信息流）以缓解整体的CIEG压力。 第六章：元素周期表的隐藏信息律 原子核的稳定性、特定元素的丰度，并非仅由强核力决定。本章深入探讨了核子间的相互作用如何编码了宇宙早期的特定信息状态。例如，铁元素的稳定性可以被理解为其核结构在特定信息复杂度下达到的一种“信息饱和点”。 --- 第三部分：生命：信息熵流中的局部奇迹 (Life: A Local Miracle in the Cosmic Entropy Flow) 本部分将生物学置于宇宙信息学的宏大背景下，探讨生命现象在信息维度上的独特性。 第七章：从自组织到自复制：信息回路的建立 生命的基础——DNA，被视为一种高度压缩且具有强大纠错能力的“抗熵信息存储介质”。我们分析了生命系统如何巧妙地利用环境中的能量梯度（例如恒星光子流）来维持自身的低熵状态，这本质上是对CIEG流动的局部暂存和重定向。 第八章：意识的涌现：高阶信息处理系统的极限 意识的本质是什么？本书将其界定为一种能够对自身信息处理过程进行“元认知”（Meta-cognition）的结构。复杂的神经元网络通过构建高度非线性的信息反馈回路，实现了对环境信息流的预测和优化。意识的涌现，是物质系统在信息维度上追求更高计算效率的必然结果。 第九章：终极的低语：信息耗散与宇宙的未来 如果宇宙的命运是热寂——信息完全弥散，那么生命存在的意义何在？本书提出，即便是最终的弥散，生命活动本身所产生的“信息回声”——例如复杂的数学规律、物理常数的精妙配合——也已经以一种我们尚未完全理解的方式，永久地嵌入到了时空的基本结构中。生命是宇宙在信息熵增的洪流中，短暂而辉煌地“编码”自身存在的尝试。 --- 结语：重返边界 《星尘的低语》引导读者从纯粹的物质观测转向对信息流动的敏感捕捉。它描绘了一个动态的、充满信息张力的宇宙，其中每一颗恒星的闪烁，每一次粒子的碰撞，都是信息在广袤时空中的一次精妙的、不可逆的“低语”。理解这些低语，或许是我们触及终极实在的关键。 --- 附录： 1. 信息熵梯度计算模型（CIEG-DM）的详细推导。 2. 暗物质与信息媒介粒子关联性的实证检验框架构想。 3. 关于信息耗散与宇宙学常数之间潜在联系的数学猜想。

作者简介

Ian Goodfellow

　　是Google的研究人员(Research Scientist)。

Yoshua Bengio

　　是Montréal大学电脑科学(资讯科学)系教授。

Aaron Courville

　　是Montréal大学电脑科学(资讯科学)系助理教授。

本书的网站资源
致谢
数学符号
chapter 01 绪论
【PART I 应用数学与机器学习基础】
chapter 02 线性代数
chapter 03 机率与资讯理论
chapter 04 数值计算
chapter 05 机器学习基础
【PART II 深度网路：现代实务】
chapter 06 深度前馈网路  
chapter 07 深度学习的正则化
chapter 08 深度模型的训练优化 
chapter 09 卷积网路
chapter 10 序列建模：循环网路与递回网路 
chapter 11 实务方法论
chapter 12 应用
【PART III 深度学习研究】
chapter 13 线性因子模型
chapter 14 自动编码器 
chapter 15 表征学习
chapter 16 深度学习的结构化机率模型
chapter 17 蒙地卡罗法
chapter 18 面对配分函数
chapter 19 近似推论
chapter 20 深度生成模型
参考文献
索引

评分☆☆☆☆☆

這本《深度學習》絕對是我近期讀過最「有份量」的一本書了。過去我總是在網路上零散地搜尋一些關於AI的資訊，但總是覺得不夠系統、不夠深入。這次能拿到這本書，簡直像挖到寶藏一樣。作者的功力非常深厚，他能夠將一些非常複雜的學術概念，用一種非常易於理解的方式呈現出來，讓我這個對機器學習只有一點點初步認識的人，也能夠津津有味地讀下去。 書中對於「損失函數」的講解，真的是讓我豁然開朗。我之前總是不理解為什麼要定義這麼多種不同的損失函數，但作者解釋了它們各自適用的場景，以及如何透過選擇合適的損失函數來優化模型的學習目標，這讓我對模型訓練有了更深一層的認識。而且，書中還探討了許多關於「特徵工程」和「資料預處理」的重要性，這部分雖然聽起來比較基礎，但卻是深度學習成功的關鍵。這本書的內容非常紮實，讀起來雖然需要一點時間和精力，但絕對是物超所值。

评分☆☆☆☆☆

拿到《深度學習》這本書，我第一個想法就是「終於有本關於這個主題的書，可以讓我這個非本科系的人好好了解一下了！」過去看過一些關於AI的新聞或是介紹，總是覺得一知半解，很多名詞聽起來很厲害，但實際到底是什麼，卻是一頭霧水。這本書就像一個及時雨，作者的筆觸非常細膩，他沒有直接丟出一堆複雜的演算法，而是從歷史脈絡、基本概念開始梳理，讓我對整個領域的發展有個清晰的輪廓。 我對書中關於「梯度下降」的闡述印象特別深刻。以前總覺得這個名字聽起來就很難，但作者透過圖示和生動的比喻，將這個核心概念講得非常透徹，讓我理解了模型是如何透過不斷的試錯來學習的。而且，書中還探討了很多倫理和社會影響的問題，這是我非常欣賞的一點。畢竟，任何強大的科技都應該被放在更廣泛的社會脈絡下去思考，深度學習也不例外。這本書不僅讓我學到技術知識，更引發了我對未來科技發展的思考。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我本來以為《深度學習》會是一本「硬到不行」的書，可能需要具備相當強的數學和程式背景才能讀懂。但翻開之後，我才發現自己錯得離譜。作者在編寫這本書時，顯然是花了很多心思去考慮讀者的接受度。他並沒有將書寫成一本純粹的學術論文，而是更像一位熱情的嚮導，一步一步帶領我們探索深度學習的奇妙世界。 書中對於各種模型的介紹，從最早的感知機，到後來的卷積神經網路、循環神經網路，每一個階段的演進都有詳細的說明。我特別喜歡書中對「注意力機制」的解釋，這個概念聽起來很玄，但作者用圖解和清晰的邏輯，讓我瞬間明白它是如何讓模型更有效地聚焦在重要資訊上的。而且，書中還提到了一些常見的挑戰，像是如何處理不平衡資料集，以及如何評估模型的性能，這些實際操作層面的探討，對於想要將深度學習應用到實際工作中的人來說，非常有幫助。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本《深度學習》真是讓我大開眼界！我一直對人工智慧充滿好奇，但又覺得它離我有點遙遠，這次終於鼓起勇氣翻開了這本書。一開始，我還擔心裡面的數學公式會讓我頭昏腦脹，畢竟我大學念的是文科，對這些比較苦手。但作者的敘述方式非常平易近人，很多概念都是從最基礎的邏輯開始講解，像是介紹神經網路時，就用了很多貼切的比喻，讓我這個門外漢也能大概理解它的運作原理。 書中不僅僅是枯燥的理論，還穿插了很多實際的應用案例，像是人臉辨識、語音助理、自動駕駛等等，這些都是我們生活中越來越常見的東西，讀起來非常有感。作者沒有回避深度學習背後的複雜性，但同時也巧妙地引導讀者一步步深入，讓我感覺自己是真的在學習，而不是被動地接受資訊。我特別喜歡書中討論到「過擬合」和「欠擬合」的部分，這兩個概念聽起來好像很專業，但作者用非常生活化的例子來解釋，讓我瞬間茅塞頓開。總之，這是一本讓我對深度學習產生濃厚興趣，並且覺得它不再那麼高不可攀的好書。

评分☆☆☆☆☆

拿到《深度學習》這本書，我其實有點忐忑，畢竟這類主題聽起來就很高深。但實際翻開之後，我才發現，這本書的內容，遠比我想像的要來得親切和實用。作者的文字功底非常不錯，他能夠將一些非常「學術」的名詞，轉化成一般讀者能夠理解的語言，並且用很多生動的比喻來輔助說明。 我對書中關於「反向傳播演算法」的解釋非常欣賞。這個演算法是深度學習的核心，但過去我總是覺得它像是一個黑盒子，不知道它是如何運作的。但作者透過詳細的數學推導和圖示，將這個過程一步一步拆解開來，讓我終於明白了它是如何計算梯度並更新權重的。而且，書中還討論了許多關於「正則化」技術，這對於避免模型過度依賴訓練資料，提高泛化能力至關重要。這本書不僅讓我對深度學習有了系統性的了解，更讓我學到了一些實用的技巧，對於我未來在相關領域的學習或工作，絕對是大有裨益。