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  • 醉染图书人工智能中的深度结构学习9787111569350
  • 正版全新
    • 作者: (加)尤舒亚·本吉奥(Yoshua Bengio) 著;俞凯,吴科 译著 | (加)尤舒亚·本吉奥(Yoshua Bengio) 著;俞凯,吴科 译编 | (加)尤舒亚·本吉奥(Yoshua Bengio) 著;俞凯,吴科 译译 | (加)尤舒亚·本吉奥(Yoshua Bengio) 著;俞凯,吴科 译绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2017-07-01
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    • 作者: (加)尤舒亚·本吉奥(Yoshua Bengio) 著;俞凯,吴科 译著| (加)尤舒亚·本吉奥(Yoshua Bengio) 著;俞凯,吴科 译编| (加)尤舒亚·本吉奥(Yoshua Bengio) 著;俞凯,吴科 译译| (加)尤舒亚·本吉奥(Yoshua Bengio) 著;俞凯,吴科 译绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2017-07-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:119千字
    • 页数:117
    • ISBN:9787111569350
    • 版权提供:机械工业出版社
    • 作者:(加)尤舒亚·本吉奥(Yoshua Bengio) 著;俞凯,吴科 译
    • 著:(加)尤舒亚·本吉奥(Yoshua Bengio) 著;俞凯,吴科 译
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:35.00
    • ISBN:9787111569350
    • 出版社:机械工业出版社
    • 开本:暂无
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2017-07-01
    • 页数:117
    • 外部编号:1201557169
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    译者序
    1 引言
    1.1 如何训练深度结构
    1.2 中间层表示:在不同的任务享特征和抽象
    1.3 学习人工智能的必经之路
    1.4 本书纲2 深度结构的理论优势
    2.1 计算复杂
    2.2 一些非正式的论
    3 局部与非局部泛化
    3.1 局部模板匹配的局限
    3.2 学分布表示
    4 具有深度结构的神经网络
    4.1 多层神经网络
    4.2 训练深度神经网络的挑战
    4.3 深度结构的无监督学习
    4.4 深度生成结构
    4.5 卷积神经网络
    4.6 自动编码器
    5 能量模型和玻尔兹曼机
    5.1 能量模型和专家乘积系统
    5.2 玻尔兹曼机
    5.3 受限玻尔兹曼机
    5.4 对比散度
    6 深层结构的逐层贪心训练
    6.1 深度置信网络的逐层训练
    6.2 堆叠自动编码器训练
    6.3 半监督与部分监督训练
    7 受限玻尔兹曼机和自动编码器的变体
    7.1 自动编码器和受限玻尔兹曼机的稀疏化表示
    7.2 降噪自动编码器
    7.3 层内连接
    7.4 条件RBM和时序RBM
    7.5 分解式RBM
    7.6 受限玻尔兹曼机和对比散度的推广
    8 DBN各层联合优化中的随机变分边界
    8.1 将RBM展开为有向置信网络
    8.2 逐层贪心训练的变分明
    8.3 所有层的联合无监督训练
    9 展望
    9.1 全局优化策略
    9.2 无监督学习的重要
    9.3 开放的问题
    10 总结
    致谢
    参考文献

    尤舒亚·本吉奥(Yoshua Bengio),加拿大蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系教授,领导蒙特利尔学习算法研究所。他是深度学习历目前的代表人物一,发表了200余篇和两部专著,是加拿大引用率高的计算机科学家之一。
    俞凯,上海交通大学计算机系研究员,思必驰公司首席科学家,IEEE不错会员,青年干人,NSFC优青。研究兴趣为语音语言处理、机器学习、人机交互。发表100余篇,获4篇靠前期刊及会议很优奖。
    吴科,上海交通大学计算机系理研究员,ACM会员。曾任搜索研发专家,雅虎中国新闻搜索技术负责人。研究兴趣为自然语言处理及机器学习。

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