《人工智能引擎：深度学习数学导论》

发布时间：2025-05-29 14:33:24 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：10 次

（Artificial Intelligence Engines: A Tutorial Introduction to the Mathematics of Deep Learning）是一本详细介绍深度学习数学基础的书籍，适合对人工智能和深度学习感兴趣的读者。以下是关于这本书的详细信息：

书籍基本信息

• 作者：James V. Stone

• 出版社：Sebtel Press

• 出版时间：2019年4月

• 页数：约217页

• ISBN：9780956372819（平装本）

内容概述

这本书从基础概念逐步深入到高级应用，详细介绍了深度学习背后的数学原理。以下是其主要内容：

1. 人工神经网络基础：介绍感知机、线性联想网络、梯度下降等基础概念。

2. 关键算法解析：详细讲解了反向传播算法、Hopfield网络、Boltzmann机器等。

3. 深度学习架构：包括变分自编码器、卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等。

4. 强化学习：探讨了SARSA和Q学习等强化学习方法。

5. 实践指导：通过实际代码示例和教程，帮助读者将理论应用于实际问题。

书籍特点

• 通俗易懂：采用非正式的讲解方式，使复杂的数学原理易于理解。

• 实用性强：结合实际代码示例，帮助读者更好地掌握深度学习的实践技能。

• 内容全面：涵盖了从基础到高级的深度学习算法和架构。

适用人群

这本书适合以下读者：

• 学生：对人工智能和深度学习感兴趣的学生，希望系统学习相关数学基础。

• 研究人员：希望深入了解深度学习算法和架构的研究人员。

• AI爱好者：对人工智能和深度学习有浓厚兴趣，希望提升理论和实践能力的爱好者。

购买信息

这本书的电子版可以在Packt Publishing网站上购买，支持EPUB和PDF格式，价格为8.98美元。

这本书通过详细的数学分析和实际代码示例，为读者提供了一个全面且深入的深度学习学习资源。如果你对深度学习的数学基础感兴趣，这本书是一个不错的选择。