神经网络与深度学习
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四川成都
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作者邱锡鹏 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111649687
出版时间2020-04
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
定价149元
货号28538371
上书时间2024-07-26
商品详情
- 品相描述：全新
- 正版全新
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【编辑推荐】:
1）复旦大学邱锡鹏教授基于优秀科研和教学实践，历时5年时间静心写作、不断完善，深受好评的深度学习讲义“蒲公英书”正式版！
2）字节跳动AI实验室主任李航、南京大学周志华教授、复旦大学吴立德教授强力推荐。
3）系统整理深度学习的知识体系，从机器学习基础、神经网络模型以及概率图模型三个层面来串联深度学习所涉及的知识点，兼具系统性、条理性和全面性。
4）适合自学与入门。在网站上配套了教学PPT以及针对每章知识点的编程练习，理论和实践结合，加深读者对知识的理解，并提高问题求解能力。
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“蒲公英书”的由来：
在封面上专门设计了蒲公英图案，寓意是希望这本教材能够帮助更多的学生进入深度学习以及人工智能领域，他们会为人工智能领域注入新的生机与活力。
——邱锡鹏
【内容简介】:
本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，并由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法，使得读者能全面地掌握深度学习的相关知识，并提高以深度学习技术来解决实际问题的能力。
全书共15章，分为三个部分。
- 分为机器学习基础：第1章是绪论，介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要，使读者全面了解相关知识；第2~3章介绍机器学习的基础知识。
- 第二部分是基础模型：第4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络；第7章介绍神经网络的优化与正则化方法；第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆；第9章简要介绍一些无监督学习方法；第10章介绍一些模型独立的机器学习方法，包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。
- 第三部分是进阶模型：第11章介绍概率图模型的基本概念，为后面的章节进行铺垫；第12章介绍两种早期的深度学习模型：玻尔兹曼机和深度信念网络；第13章介绍深度生成模型，包括变分自编码器和生成对抗网络；第14章介绍深度强化学习；第15章介绍应用十分广泛的序列生成模型。
本书可作为高等院校人工智能、计算机、自动化、电子和通信等相关专业的研究生或本科生教材，也可供相关领域的研究人员和工程技术人员参考。
本书还配备了教学PPT、编程练习以及课后习题的讨论，
【作者简介】:
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*论文奖，2015年入选shou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*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*影响力学者奖，排名前100的其他学者获*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。
【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......................148
6.7深层循环神经网络..........................149
6.7.1堆叠循环神经网络......................150
6.7.2双向循环神经网络......................150
6.8扩展到图结构.............................151
6.8.1递归神经网络........................151
6.8.2图神经网络..........................152
6.9总结和深入阅读...........................153
第7章 网络优化与正则化157
7.1网络优化...............................157
7.1.1网络结构多样性.......................158
7.1.2高维变量的非凸优化....................158
7.1.3神经网络优化的改善方法..................160
7.2优化算法...............................160
7.2.1小批量梯度下降.......................160
7.2.2批量大小选择........................161
7.2.3学习率调整..........................162
7.2.4梯度估计修正........................167
7.2.5优化算法小结........................170
7.3参数初始化..............................171
7.3.1基于固定方差的参数初始化.................172
7.3.2基于方差缩放的参数初始化.................173
7.3.3正交初始化..........................175
7.4数据预处理..............................176
7.5逐层归一化..............................178
7.5.1批量归一化..........................179
7.5.2层归一化...........................181
7.5.3权重归一化..........................182
7.5.4局部响应归一化.......................182
7.6超参数优化..............................183
7.6.1网格搜索...........................183
7.6.2随机搜索...........................184
7.6.3贝叶斯优化..........................184
7.6.4动态资源分配........................185
7.6.5神经架构搜索........................186
7.7网络正则化..............................186
7.7.1?1和?2正则化........................187
7.7.2权重衰减...........................188
7.7.3提前停止...........................188
7.7.4丢弃法............................189
7.7.5数据增强...........................191
7.7.6标签平滑...........................191
7.8总结和深入阅读...........................192
第8章 注意力机制与外部记忆197
8.1认知神经学中的注意力.......................198
8.2注意力机制...........................
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