读过"深度学习"的豆瓣成员

282人参与评价  · · · · · ·

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每周参与评价的人数(最近3个月内)

l2d

2019-07-19

易烊千玺

2019-07-13      tags: 计算机 好书,值得一读 计算机科学 新经济 外国文学 中信出版社

B3嗯

2019-07-13      tags: 机器学习 深度学习 神经科学

神经网络和神经科学发展史,听大佬聊八卦😬

中和

2019-07-11

吕抠抠

2019-07-08

没看下去啊 惭愧

SingZhi666

2019-07-08      tags: 深度学习 AI 中信

魚桑SAKANA

2019-07-08      tags: 科普 AI 深度学习 人工智能

GP

2019-07-06

纯阳书评

2019-07-05

智能来自于哪里,是设计而来,还是学习演化而来?这个问题可能不好回答,所以把它拆解为两个更容易回答的小问题。第一个是人类智能来自于哪里,是设计而来,还是学习演化而来?长期以来,宗教不断告诉人们,既然人是上帝等神秘力量造出来的,人的智能当然也是拜其所赐,这些强大的神秘力量在造人之前即使没有花几个月详细设计,肯定也是认真思考过该给人类赋予什么能力这个问题的,所以人类智能应该说来自于设计。而达尔文等进化论学者则通过有力的古化石证据打脸了前述“设计派”,尽管看起来简直难以想象,但是如此复杂的人类智能居然事实上是由古生物细胞学习演化而来。 相应的,第二个问题是人工智能来自于哪里,是设计而来,还是学习演化而来?这本书将会告诉我们这个问题的答案和答案演化的逻辑与上一个问题几乎如出一辙。这个(后文见书评正文)

bettermin

2019-08-16      tags: 深度学习 AI 人工智能

一部关于深度学习的发展史简介,每一个突破都十分不易`打破常理`从零到壹,涉及了物理学`统计学`生命科学`工程学`心理学`互联网﹉ 人生学无止境,每个学科都充满了可能性,大多数的我们弱的掉渣,很多想当然的事情,究其根源充满了谜

夜航西飞

2019-07-04

Harvey

2019-07-01

程洛

2019-06-28      tags: AI 机器学习 深度学习 人工智能

大自然真是最聪明的,人工智能下一个工业革命,本书体验是让我了解到了人工智能深度学习的发展历史

L的Z

2019-06-27

james

2019-06-27      tags: AI 科普 人工智能

前半部分讲述AI发展历史,以及相关理论的演进,还是蛮有意思,对于扫盲AI有帮助,人工智能还是来源于仿生学,尤其是视觉处理和语意识别,其处理算法上借助了很多生物神经结构。后半部分讲了很多具体的算法,知识缺失太大,实在看的有些吃力了,对非职业人员来说,可能也不那么重要了。

lfl1001

2019-06-25

妙一统元

2019-07-22      tags: 本书从作者经历的学术发展为线索,给出了这一学科的脉络

生物为了适应其生存的环境,体现出了匪夷所思的智能。人类的智能更加难以捉摸。当发现灵长类智能与大脑皮层和神经突触产生关系之后,神经网络理论开始发轫。长久以来,人工智能的实现有两个路径:基于逻辑符号和基于神经网络。长久以来两中路线存在争议,前者属于计算数学擅长的领域,后者则是生物科学、神经科学和计算机科学的结合。一度认为后者是不可能实现的。在西方世界为此努力了几十年之后,搭乘计算机运算能力巨大进步的基础。可以使用非冯诺依曼架构的专用计算机芯片、并行计算、动态存储等技术实现了神经网络的模仿。深度学习,是基于神经网络的知识智慧积累的过程,人终其一生都在不断重复这个过程。本书从作者经历的学术发展为线索,给出了这一学科的脉络。

贝隆

2019-06-25

Day++

2019-06-24      tags: AI

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😂

淡水河畔

2019-07-20      tags: 课程

深度学习
作者: [美]特伦斯·谢诺夫斯基(Terrence Sejnowski)
译者: 姜悦兵
副标题: 智能时代的核心驱动力量
原作名: The Deep Learning Revolution
isbn: 9787508698359
书名: 深度学习
页数: 400
定价: 88
出版社: 中信出版集团
出版年: 2019-2
装帧: 精装

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