神经网络与深度学习邱锡鹏计算机人工智能技术丛书pdf下载pdf下载

神经网络与深度学习邱锡鹏计算机人工智能技术丛书百度网盘pdf下载

作者:
简介:本篇主要提供神经网络与深度学习邱锡鹏计算机人工智能技术丛书pdf下载
出版社：互动创新图书专营店
出版时间：
pdf下载价格：0.00￥

免费下载

前去下载

书籍下载

下载地址

内容介绍

 书名：  神经网络与深度学习|8068767
 图书定价： 149元
 图书作者： 邱锡鹏
 出版社：  机械工业出版社
 出版日期：  2020/4/10 0:00:00
 ISBN号： 9787111649687
 开本： 16开
 页数： 464
 版次： 1-1
 作者简介
邱锡鹏 著：邱锡鹏，复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，于复旦大学获得理学学士和博士学位。主要研究领域包括自然语言处理、机器学习、深度学习等，在相关领域的权威国际期刊、会议上发表学术论文60余篇，获得计算语言学*国际会议ACL 2017杰出论文奖、全国计算语言学会议CCL 2019*佳论文奖，2015年入选首届中国科协青年人才托举工程，2018年获得中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖青年创新一等奖”，入选由“清华—中国工程院知识智能联合研究中心和清华大学人工智能研究院”联合发布的2020年人工智能（AI）全球*具影响力学者提名。该排名参考过去十年人工智能各子领域*有影响力的会议和期刊发表论文的引用情况，排名前10的学者当选该领域当年*具影响力学者奖，排名前100的其他学者获*具影响力学者提名奖。作为项目负责人开源发布了两个自然语言处理开源系统FudanNLP和FastNLP，获得了学术界和产业界的广泛使用。目前担任中国中文信息学会青年工作委员会执行委员、计算语言学专委会委员、语言与知识计算专委会委员，中国人工智能学会青年工作委员会常务委员、自然语言理解专委会委员。
 内容简介
本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。
 目录

序
前言
常用符号表
*部分 机器学习基础
第1章 绪论3
1.1人工智能...............................4
1.1.1人工智能的发展历史....................5
1.1.2人工智能的流派.......................7
1.2机器学习...............................7
1.3表示学习...............................8
1.3.1局部表示和分布式表示...................9
1.3.2表示学习...........................11
1.4深度学习...............................11
1.4.1端到端学习..........................12
1.5神经网络...............................13
1.5.1人脑神经网络........................13
1.5.2人工神经网络........................14
1.5.3神经网络的发展历史....................15
1.6本书的知识体系...........................17
1.7常用的深度学习框架.........................18
1.8总结和深入阅读...........................20
第2章 机器学习概述23
2.1基本概念...............................24
2.2机器学习的三个基本要素......................26
2.2.1模型..............................26
2.2.2学习准则...........................27
2.2.3优化算法...........................30
2.3机器学习的简单示例——线性回归.................33
2.3.1参数学习...........................34
2.4偏差-方差分解............................38
2.5机器学习算法的类型.........................41
2.6数据的特征表示...........................43
2.6.1传统的特征学习.......................44
2.6.2深度学习方法........................46
2.7评价指标...............................46
2.8理论和定理..............................49
2.8.1PAC学习理论........................49
2.8.2没有免费午餐定理......................50
2.8.3奥卡姆剃刀原理.......................50
2.8.4丑小鸭定理..........................51
2.8.5归纳偏置...........................51
2.9总结和深入阅读...........................51
第3章 线性模型
3.1线性判别函数和决策边界......................56
3.1.1二分类............................56
3.1.2多分类............................58
3.2Logistic回归.............................59
3.2.1参数学习...........................60
3.3Softmax回归.............................61
3.3.1参数学习...........................62
3.4感知器.................................64
3.4.1参数学习...........................64
3.4.2感知器的收敛性.......................66
3.4.3参数平均感知器.......................67
3.4.4扩展到多分类........................69
3.5支持向量机..............................71
3.5.1参数学习...........................73
3.5.2核函数............................74
3.5.3软间隔............................74
3.6损失函数对比.............................75
3.7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81
4.1神经元.................................82
4.1.1Sigmoid型函数.......................83
4.1.2ReLU函数..........................86
4.1.3Swish函数..........................88
4.1.4GELU函数..........................89
4.1.5Maxout单元.........................89
4.2网络结构...............................90
4.2.1前馈网络...........................90
4.2.2记忆网络...........................90
4.2.3图网络............................90
4.3前馈神经网络.............................91
4.3.1通用近似定理........................93
4.3.2应用到机器学习.......................94
4.3.3参数学习...........................95
4.4反向传播算法.............................95
4.5自动梯度计算.............................98
4.5.1数值微分...........................99
4.5.2符号微分...........................99
4.5.3自动微分...........................100
4.6优化问题...............................103
4.6.1非凸优化问题........................103
4.6.2梯度消失问题........................104
4.7总结和深入阅读...........................104
第5章 卷积神经网络109
5.1卷积..................................110
5.1.1卷积的定义..........................110
5.1.2互相关............................112
5.1.3卷积的变种..........................113
5.1.4卷积的数学性质.......................114
5.2卷积神经网络.............................115
5.2.1用卷积来代替全连接....................115
5.2.2卷积层............................116
5.2.3汇聚层............................118
5.2.4卷积网络的整体结构....................119
5.3参数学习...............................120
5.3.1卷积神经网络的反向传播算法...............120
5.4几种典型的卷积神经网络......................121
5.4.1LeNet-5............................122
5.4.2AlexNet...........................123
5.4.3Inception网络........................125
5.4.4残差网络...........................126
5.5其他卷积方式.............................127
5.5.1转置卷积...........................127
5.5.2空洞卷积...........................129
5.6总结和深入阅读...........................130
第6章 循环神经网络133
6.1给网络增加记忆能力.........................134
6.1.1延时神经网络........................134
6.1.2有外部输入的非线性自回归模型..............134
6.1.3循环神经网络........................135
6.2简单循环网络.............................135
6.2.1循环神经网络的计算能力..................136
6.3应用到机器学习...........................138
6.3.1序列到类别模式.......................138
6.3.2同步的序列到序列模式...................139
6.3.3异步的序列到序列模式...................139
6.4参数学习...............................140
6.4.1随时间反向传播算法....................141
6.4.2实时循环学习算法......................142
6.5长程依赖问题.............................143
6.5.1改进方案...........................144
6.6基于门控的循环神经网络......................145
6.6.1长短期记忆网络.......................145
6.6.2LSTM网络的各种变体...................147
6.6.3门控循环单元网络.........................