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音像人工智能 原理与实践(美)查鲁·C.阿加沃尔
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序一序二译者序前言章人工智能导论11.1引言11.2两大流派11.3通用人工智能91.4代理的概念101.5人工智能中的演绎推理121.5.1实例131.5.2演绎推理的经典方法171.5.3演绎推理的优势和局限191.6人工智能中的归纳学习191.6.1学习的类型201.6.2无监督学习任务211.6.3监督学习任务1.7人工智能中的生物进化241.8总结251.9拓展阅读261.10练习26第2章搜索状态空间272.1引言272.2不知情搜索算法302.2.1案例研究:八个拼图问题352.2.2案例研究:在线迷宫搜索362..通过双向搜索提高效率36.知情搜索:佳优先搜索37..1贪婪佳优先搜索39..2A*-搜索算法402.4具有特定于状态的损失函数的局部搜索412.4.1爬山432.4.2禁忌搜索452.4.模拟火472.5遗传算法482.6约束满足问题502.6.1作为约束满足的旅行推销员问题502.6.2作为约束满足的图着色512.6.3数独作为约束满足512.6.4约束满足的搜索算法522.6.5利用特定于状态的损失值532.7总结532.8拓展阅读532.9练习53第3章多代理搜索553.1引言553.2不知情搜索:AND-OR搜索树563.2.1处理两个以上的代理593.2.2处理非确定环境593.3具有特定于状态的损失函数的知情搜索树603.3.1启发式变化633.3.2适应对抗环境633.3.3预存储子树653.3.4设计评估函数面临的挑战663.3.5极小极大树的缺点673.4alpha-beta剪枝693.5树搜索:归纳视图713.5.1对预期结果模型的改进743.5.2演绎与归纳:小值和树773.5.3应用于非确定和部分可观测游戏783.6总结793.7拓展阅读793.8练习80第4章命题逻辑814.1引言814.2命题逻辑:基础824.3命题逻辑定律864.3.1蕴涵和等价的有用质84.3.2重言式和可满足94.3.3子句和规范形式904.4命题逻辑作为专家系统的先驱914.5命题逻辑中表达式的等价924.6知识库中的明基础944.7矛盾明法964.8具有明确子句的有效蕴涵1004.8.1正向链接1004.8.2反向链接1024.8.3比较正向链接和反向链接1034.9总结1034.10拓展阅读1044.11练习1045章阶逻辑1065.1引言1065.2一阶逻辑的基础1085.2.1量词的使用1095.2.2一阶逻辑中的函数1125..一阶逻辑如何建立在命题逻辑上1135.2.4标准化问题和范围扩展1155.2.5否定与量词的相互作用1165.2.6置换和斯科伦化1175.2.7为什么一阶逻辑更具表现力1195.3填充知识库1205.4一阶逻辑专家系统示例1225.5系统推断程序15.5.1矛盾明法15.5.2正向链接1255.5.3反向链接1265.6总结1265.7拓展阅读1275.8练习127第6章机器学习:归纳观点1296.1引言1296.2线回归1316.2.1随机梯度下降1326.2.2基于矩阵的解决方案1336..偏差的使用1346.2.4为什么正则化很重要1346.3小二乘分类1356.4支持向量机1386.5逻辑回归1406.5.1计算梯度1406.5.2比较支持向量机和逻辑回归1406.5.3逻辑回归作为概率分类器1426.6多类设置1436.6.1一对其余,一票反对一票1436.6.2多项式逻辑回归1446.7Na?veBayes模型1456.8近邻分类器1476.9决策树1486.9.1决策树构建的训练阶段1486.9.2拆分节点1516.9.3将决策树推广到随机森林1526.10基于规则的分类器1536.10.1顺序覆盖算法1546.10.2将基于规则的分类器与专家系统中的逻辑规则进行比较1556.11分类的评估1556.11.1分为训练和测试部分1576.11.2准确度测量1586.11.3排名措施1596.12总结1626.13拓展阅读1636.14练习163第7章神经网络1647.1引言1647.2计算图简介1657.2.1神经网络作为定向计算图1687.2.2softmax激活函数1697..常见损失函数1707.2.4非线如何增加表达能力1707.3有向无环图的优化1727.3.1计算图的挑战1727.3.2坡度计算的广泛框架1737.3.3使用暴力计算节点到节点的导数1747.3.4计算节点到节点导数的动态规划1777.3.5将节点到节点导数转换为损失到权重导数1817.3.6带有向量变量的计算图1837.4应用:神经网络中的反向传播1857.4.1常用激活函数的导数1877.4.2softmax的特殊情况1877.4.3以向量为中心的反向传播1887.4.4以向量为中心的反向传播示例1907.5计算图的一般视图1927.6总结1947.7拓展阅读1947.8练习194第8章特定领域的神经架构1988.1引言1988.2卷积神经网络的基本原理1988.3卷积神经网络的基本架构2008.3.1填充2048.3.2步幅2058.3.3典型的设置2058.3.4ReLU层2068.3.5池化2068.3.6接近连接层2088.3.7层之间的交错2088.3.8分层特工程2108.4卷积架构的案例研究2118.4.1AlexNet2128.4.2VGG2148.4.3ResNet2168.5递归神经网络的基本原理2188.6递归神经网络的结构2208.6.1RNN语言建模实例2228.6.2通过时间反向传播224 8.6.3多层迭代网络226 ……
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