深度学详解 人工智能 王琦,杨毅远,江季 编 新华正版
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作者王琦,杨毅远,江季 编
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115642110
出版时间2024-09
版次1
装帧平装
开本16
页数372页
字数478千字
定价99.8元
货号xhwx_1203348996
上书时间2024-09-27
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主编：
1.李宏毅老师亲笔，杨小康、周明、叶杰、邱锡鹏鼎力! 2.数百万次播放的深度学课程配套书，李宏毅老师亲自点赞的开源项目，github超10000次tar的开源。 3.从tranformer到chatgpt技术一个不落gpt中的t代表的正是tranformer。如何理解这一在深度学领域具有深远影响的概念?从经典的开始逐步深度介绍tranformer的。本书包含单独的chatgpt章节，不仅介绍了chatgpt的，还探讨了我们应当以怎样的态度对待al的发展。
目录：
章机器学基础1
1.1案例学2
1.2线模型7
1.2.1分段线曲线9
1.2.2模型变形17
1.2.3机器学框架21
第2章实践方22
2.1模型偏差22
2.2优化问题23
2.3过拟合25
2.4交验证29
2.5不匹配30
参资料31
第3章深度学基础32
3.1局部小值与鞍点32
3.1.1临界点及其种类32
3.1.2判断临界值种类的方法33
3.1.3逃离鞍点的方法37
3.2批量和动量39
3.2.1批量大小对梯度下降法的影响40
3.2.2动量法45
3.3自适应学率47
3.3.1adagrad50
3.3.2rmsprop53
3.3.3adam54
3.4学率调度54
3.5优化结56
3.6分类57
3.6.1分类与回归的关系57
3.6.2带有softmax函数的分类58
3.6.3分类损失59
3.7批量归一化61
3.7.1放入深度神经网络64
3.7.2测试时的批量归一化67
3.7.3协变量偏移68
参资料69
第4章卷积神经网络71
4.1观察1：检测模式不需要整幅图像73
4.2简化1：感受野74
4.3观察2：同样的模式可能出现在图像的不同区域78
4.4简化2：共享参数79
4.5简化1和简化2的结81
4.6观察3：下采样不影响模式检测86
4.7简化3：汇聚86
4.8卷积神经网络的应用：下围棋88
参资料91
第5章循环神经网络92
5.1独热编码93
5.2什么是rnn94
5.3rnn架构96
5.4其他rnn97
5.4.1elman网络和jordan网络98
5.4.2双向循环神经网络98
5.4.3lst
5.4.4lstm举例101
5.4.5lstm运算示例102
5.5lstm网络105
5.6rnn的学方式109
5.7如何解决rnn的梯度消失或梯度爆炸问题113
5.8rnn的其他应用114
5.8.1多对一序列114
5.8.2多对多序列115
5.8.3序列到序列117
参资料119
第6章自注意力机制120
6.1输入是向量序列的情况120
6.1.1类型1：输入与输出数量相同122
6.1.2类型2：输入是一个序列，输出是一个标签123
6.1.3类型3：序列到序列任务124
6.2自注意力机制的运作124
6.3多头自注意力134
6.4位置编码136
6.5截断自注意力138
6.6对比自注意力与卷积神经网络139
6.7对比自注意力与循环神经网络141
参资料143
第7章transformer145
7.1序列到序列模型145
7.1.1语音识别、机器翻译与语音翻译145
7.1.2语音合成146
7.1.3聊天机器人147
7.1.4问答任务147
7.1.5句法分析148
7.1.6多标签分类149
7.2transformer结构149
7.3transformer151
7.4transformer154
7.4.1自回归154
7.4.2非自回归161
7.5–注意力162
7.6transformer的训练过程164
7.7序列到序列模型训练常用166
7.7.1复制机制166
7.7.2引导注意力166
7.7.3束搜索167
7.7.4加入噪声168
7.7.5使用强化学训练168
7.7.6计划采样169
参资料170
第8章生成模型171
8.1生成对抗网络171
8.1.1生成器171
8.1.2判别器175
8.2生成器与判别器的训练过程176
8.3gan的应用案例178
8.4gan的理论介绍180
8.5wgan算法183
8.6gan训练的难点与188
8.7gan的能评估方法190
8.8条件型生成194
8.9cyclegan196
参资料199
第9章扩散模型201
9.1扩散模型生成图片的过程201
9.2去噪模块202
9.3训练噪声预测器203
0章自监督学206
10.1bert207
10.1.1bert的使用方式211
10.1.2bert有用的原因221
10.1.3bert的变体227
10.2gpt230
参资料234
1章自235
11.1自的概念235
11.2为什么需要自237
11.3去噪自238
11.4自应用之特征解耦239
11.5自应用之离散隐表征242
11.6自的其他应用245
2章对抗攻击246
12.1对抗攻击简介246
12.2如何进行网络攻击248
12.3快速梯度符号法251
12.4白箱攻击与黑箱攻击252
12.5其他模态数据被攻击案例256
12.6现实世界中的攻击256
12.7御方式中的被动御260
12.8御方式中的主动御262
3章迁移学264
13.1领域偏移264
13.2领域自适应265
13.3领域泛化271
参资料272
4章强化学273
14.1强化学的应用274
14.1.1玩电子游戏274
14.1.2下围棋276
14.2强化学框架276
14.2.1步：定义函数277
14.2.2第2步：定义损失278
14.2.3第3步：优化278
14.3评价动作的标准282
14.3.1使用即时奖励作为评价标准283
14.3.2使用累积奖励作为评价标准283
14.3.3使用折扣累积奖励作为评价标准284
14.3.4使用折扣累积奖励减去基线作为评价标准285
14.3.5actor-critic288
14.3.6优势actor-critic293
参资料294
5章元学295
15.1元学的概念295
15.2元学的三个步骤296
15.3元学与机器学299
15.4元学的实例算法301
15.5元学的应用305
参资料306
6章终身学307
16.1灾难遗忘307
16.2终身学的评估方法311
16.3终身学问题的主要解法312
7章网络压缩316
17.1网络剪枝316
17.2知识蒸馏321
17.3参数量化324
17.4网络架构设计325
17.5动态计算329
参资料332
8章可解释机器学333
18.1可解释人工智能的重要333
18.2决策树模型的可解释334
18.3可解释机器学的目标335
18.4可解释机器学中的局部解释335
18.5可解释机器学中的全局解释342
18.6扩展与小结345
参资料345
9章chatgpt346
19.1chatgpt简介和功能346
19.2对chatgpt的误解346
19.3chatgpt背后的关键技术——预训练349
19.4chatgpt带来的研究问题352
索引354
内容简介：
本书根据李宏毅老师"机器学"公开课中与深度学相关的内容编写而成，介绍了卷积神经网络、tranformer、生成模型、自监督学（包括bert和gpt）等深度学常见算法，并讲解了对抗攻击、领域自适应、强化学、元学、终身学、网络压缩等深度学相关的算法。在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学的概念、建模过程和核心算法细节。本书适合对深度学感兴趣、想要入门深度学的读者阅读，也可作为深度学相关课程的教材。
作者简介：
王琦， 上海交通大学人工智能实验室博士，硕士于学院大学．datawhale成员，eay rl：强化学教程作者，英特尔边缘计算创新大使，hugging face社区志愿者，ai time成员．主要研究方向为强化学、计算机视觉、深度学．曾获“中国光谷华为杯”第十九届中国数学建模竞赛、中国大计算机设计大赛、亚太地区大数学建模竞赛（apmcm）和“挑战杯”大课外学术科技作品竞赛江苏省选拔赛等荣誉，发表ci/ei多篇． 杨毅远， 牛津大学计算机系博士，硕士于清华大学．datawhale成员，eay rl：强化学教程作者．主要研究方向为时间序列、数据挖掘、智能传感系统，深度学．曾获奖学金、北京市生、清华大学硕士、大智能汽车竞赛等荣誉，发表ci/ei多篇． 江季， 算法工程师，硕士于北京大学．datawhale成员，eay rl：强化学教程作者．主要研究方向为强化学、深度学、大模型、机器人等．曾获得奖学金、上海市生等荣誉，取得强化学与游戏ai等相关专利多项．
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