【假一罚四】深度学习
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浙江嘉兴
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作者陈蔼祥|责编:王倩
出版社清华大学
ISBN9787302546597
出版时间2020-08
装帧其他
开本其他
定价79元
货号30964903
上书时间2024-12-21
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目录
第1章 浅层模型
1.1 深度学习史前发展史
1.1.1 数据分析的初级阶段：手工演算阶段
1.1.2 数据分析的中级阶段：浅层模型阶段
1.1.3 数据分析的高级阶段：大数据深度学习阶段
1.2 线性回归模型
1.2.1 极小二乘线性回归
1.2.2 模型选择：模型容量与过拟合和欠拟合问题
1.2.3 属性空间、假设函数空间与基于核函数的特征映射
1.2.4 特征选择
1.2.5 回归分析的概率解释
1.3 Logistics二分类模型
1.4 Softmax多分类模型
1.5 广义线性模型
参考文献
第2章 深度神经网络
2.1 引言
2.2 BP神经网络
2.2.1 从生物神经元到MP神经元模型
2.2.2 BP神经网络结构
2.2.3 BP算法
2.2.4 BP算法算例
2.3 从BP网络到深度网络
2.3.1 梯度消失：多层BP网络训练难题
2.3.2 逐层贪心预训练+全局微调
2.4 深度网络的进一步解释
2.5 克服过拟合：深度网络中的正则化技术
2.5.1 模型约束技术
2.5.2 输入约束技术
2.5.3 模型集成技术
2.6 深度网络发展史
2.6.1 早期神经网络模型（1958-1969年）
2.6.2 深度学习萌芽期（1969-2006年）
2.6.3 深度学习爆发期（2006年至今）
参考文献
第3章 卷积神经网络
3.1 引言
3.2 卷积的数学公式及其含义
3.3 卷积神经网络的技术细节
3.3.1 计算机“眼”中的图像
3.3.2 卷积神经网络
3.3.3 卷积神经网络的结构
3.3.4 CNNs训练算法
3.3.5 卷积网提取特征的可视化
3.4 CNNs的变体
3.4.1 关于卷积核的变体
3.4.2 关于卷积通道的变体
3.4.3 关于卷积层连接的变体
3.5 卷积网络在自动驾驶中的应用
3.6 卷积网络发展史
内容摘要
本书初定五个章节，第一章浅层模型部分介绍线性回归、Logistics回归、Softmax回归、广义线性回归模型以及机器学习基本概念。第二章介绍深度学习模型以及相应的正则化技术。第三章介绍卷积的物理意义、卷积神经网络及其各种改进。第四章介绍反馈神经网络及其改进的长短期记忆单元。第五章介绍深度强化学习，展示深度卷积网络如何与强化学习技术融合用以人机围棋博弈以及自动驾驶领域。
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