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全新神经网络与深度学习邱锡鹏9787111649687
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序前言常用符号表章绪论31.1人工智能41.2机器学习71.3表示学习81.4深度学习111.5神经网络131.6本书的知识体系171.7常用的深度学习框架181.8总结和深入阅读20第2章机器学习概述2.1基本概念242.2机器学习的三个基本要素26.机器学习的简单示例——线回归332.4偏差-方差分解382.5机器学习算法的类型412.6数据的特征表示432.7评价指标462.8理论和定理492.9总结和深入阅读51第3章线模型3.1线判函数和决策边界563.2Logistic回归593.3Softmax回归613.4感知器643.5支持向量机713.6损失函数对比753.7总结和深入阅读76第二部分基础模型第4章前馈神经网络814.1神经元824.1.1Sigmoid型函数834.1.2ReLU函数864.1.3Swish函数884.1.4GELU函数894.1.5Maxout单元894.2网络结构904.3前馈神经网络914.4反向传播算法954.5自动梯度计算984.6优化问题1034.7总结和深入阅读104第5章卷积神经网络1095.1卷积1105.2卷积神经网络1155.3参数学习1205.4几种典型的卷积神经网络1215.5卷积方式1275.6总结和深入阅读130第6章循环神经网络1336.1给网络增加记忆能力1346.2简单循环网络1356.3应用到机器学习1386.4参数学习1406.5长程依赖问题1436.5.1改进方案1446.6基于门控的循环神经网络1456.7深层循环神经网络1496.8扩展到图结构1516.9总结和深入阅读153第7章网络优化与正则化1577.1网络优化1577.2优化算法1607.3参数初始化1717.4数据预处理1767.5逐层归一化1787.6超参数优化1837.7网络正则化1867.8总结和深入阅读192第8章注意力机制与外部记忆1978.1认知神经学中的注意力1988.2注意力机制1998.3自注意力模型2038.4人脑中的记忆2058.5记忆神经网络2078.6基于神经动力的想记忆2118.6.1Hopfiel网络2128.7总结和深入阅读215第9章无监督学习2199.1无监督特征学习2209.2概率密度估计2279.3总结和深入阅读20章模型独立的学方510.1集成学习510.1.1AdaBoost算法10.2自训练和协同训练24010.3多任务学习24210.4迁移学习24510.5终身学习24910.6元学习25210.7总结和深入阅读255第三部分进阶模型1章概率图模型26111.1模型表示26211.2学习27111.3推断27911.4变分推断.28311.5基于采样法的近似推断28511.6总结和深入阅读2922章深度信念网络29712.1玻尔兹曼机29712.2受限玻尔兹曼机3041.深度信念网络30912.4总结和深入阅读3133章深度生成模型31713.1概率生成模型31813.2变分自编码器31913.3生成对抗网络32713.3.1显式密度模型和隐式密度模型32713.3.2网络分解32713.3.3训练32913.3.4一个生成对抗网络的具体实现:DCGAN33013.3.5模型分析33013.3.6改进模型33313.4总结和深入阅读3364章深度强化学习33914.1强化学习问题34014.1.1典型例子34014.1.2强化学习定义34014.1.3马尔可夫决策过程34114.1.4强化学习的目标函数34314.1.5值函数34414.1.6深度强化学习34514.2基于值函数的学习方法34614.2.1动态规划算法34614.2.2方法34914..时序差分学习方法35014.2.4深度网络35314.3基于策略函数的学习方法35414.3.1REINFORCE算法35614.3.2带基准线的REINFORCE算法35614.4演员-评论员算法35814.5总结和深入阅读3605章序列生成模型36515.1序列概率模型36615.1.1序列生成36715.2N元统计模型36815.3深度序列模型37015.3.1模型结构37015.3.2参数学习37315.4评价方法37315.4.1困惑度37315.4.2BLEU算法37415.4.3ROUGE算法37515.5序列生成模型中的学习问题37515.5.1曝光偏差问题37615.5.2训练目标不一致问题37715.5.3计算效率问题37715.6序列到序列模型38515.6.1基于循环神经网络的序列到序列模型38615.6.2基于注意力的序列到序列模型38715.6.3基于自注意力的序列到序列模型38815.7总结和深入阅读390附录数学基础393附录A线代数394附录B微积分404附录C数学优化413附录D概率论420附录E信息论433索引439
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