深度学导论 人工智能 作者 新华正版
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作者作者
出版社人民邮电
ISBN9787115529916
出版时间2020-04
版次1
装帧平装
开本16
页数150页
定价49元
货号304_9787115529916
上书时间2024-11-29
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主编：
1.知识图谱界领物、文因互联ceo鲍捷作序。外产业界和学术界大咖鼎力2.本书编写简明扼要，是美国常青藤名校布朗大学的教材。本书的每一章都包括了一个编程项目和一些书面练，并附上了参资料，可供读者进一步阅读。3.人工智能经典入门书，基于tenorflow编写，以项目为导向，通过一系列的编程任务，向读者介绍了热门的人工智能应用，包括计算机视觉、自然语言处理和强化学等。4.做中学。作者在前言中写道：“对我而言，学计算机科学的好方法，是坐下来写程序。”本书正是采用了这种方法。
目录：
章 前馈神经网络 1 1.1 感知机 3 1.2 神经网络的交熵损失函数 7 1.3 导数与梯度下降 11 1.4 编写程序 15 1.5 神经网络的矩阵表示 17 1.6 数据独立 19 1.7 参文献和补充阅读 20 1.8 题 21第 2章 tensorflow 23 2.1 预备知识 23 2.2 tf程序 26 2.3 多层神经网络 31 2.4 其他方面 34 2.4.1 检查点 34 2.4.2 tensordot 35 2.4.3 tf变量的初始化 37 2.4.4 tf图创建的简化 39 2.5 参文献和补充阅读 40 2.6 题 40第3章 卷积神经网络 43 3.1 滤波器、步长和填充 43 3.2 一个简单的tf卷积例子 49 3.3 多层卷积 51 3.4 卷积细节 54 3.4.1 偏置 54 3.4.2 卷积层 55 3.4.3 池化运算（pooling） 55 3.5 参文献和补充阅读 56 3.6 题 57第4章 词嵌入与循环神经网络 59 4.1 语言模型的词嵌入 59 4.2 构建前馈语言模型 63 4.3 改进前馈语言模型 65 4.4 过拟合 66 4.5 循环网络 69 4.6 长短期记忆模型 75 4.7 参文献和补充阅读 78 4.8 题 78第5章 序列到序列学 81 5.1 seq2seq模型 82 5.2 编写一个seq2seq mt程序 84 5.3 seq2seq中的注意力机制 87 5.4 多长度seq2seq 90 5.5 编程练 91 5.6 参文献和补充阅读 93 5.7 题 94第6章 深度强化学 97 6.1 值迭代 98 6.2 q学 101 6.3 深度q学基础 103 6.4 策略梯度法 106 6.5 行动者-家方法 112 6.6 经验回放 114 6.7 参文献和补充阅读 115 6.8 题 116第7章 无监督神经网络模型 119 7.1 基本自编码 119 7.2 卷积自编码 122 7.3 变分自编码 126 7.4 生成式对抗网络 132 7.5 参文献和补充阅读 137 7.6 题 137附录a 部分题 139附录b 参文献 143附录c 索引 147本书赞誉 151
内容简介：
深度学导论讲述了前馈神经网络、tenorflow、卷积神经网络、词嵌入与循环神经网络、序列到序列学、深度强化学、无监督神经网络模型等深度学领域的基本概念和技术，通过一系列的编程任务，向读者介绍了热门的人工智能应用，包括计算机视觉和自然语言处理等。本书编写简明扼要，理论联系实践，每一章都包含题以及补充阅读的参文献。本书既可作为高校人工智能课程的用书，也可供从业者入门参。本书要求读者熟悉线代数、多元微积分、概率论与数理统计知识，另外需要读者了解python编程。
作者简介：
作者简介尤金查尔尼克（eugene charniak），美国布朗大学计算机科学和认知科学教授，博士于mit，博士导师是人工智能之父马文明斯基。他是的人工智能研究者，美国人工智能学会（aaai）会士，2011年获美国计算语言学会（acl）终身成奖。除本书之外，他还撰写了统计语言学人工智能编程等图书。译者简介沈磊，美国计算语言学会（acl）会员，中国计算机学会（ccf）会员，博士于北京航空航天大学计算机学院，博士研究方向为人工智能、模式识别，现为vivo公司北京ai研究院nlp算法专家，主要方向为自然语言理解和自动问答。她在自然语言处理及算法方向发表了多篇学术，申请了5项专利。郑春萍，教育学博士，北京邮电大学人文学院副教授，主要研究方向为应用语言学与计算机辅助翻译。她是美国院“英语语言学者项目”访问学者、英国曼彻斯特大学人文艺术学院访问学者，曾获北京市高等教育成果、北京市高校青年名师奖、电视台“希望之星”英语风采大赛决赛佳指导教师奖等奖项。她主持了社科、霍英东青年教师及人文社科等省部级课题6项，发表学术40余篇，主编教材2部，出版专著1部、译著2部。
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