智能机器如何思考 深度神经网络的秘密
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北京东城
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作者(美)肖恩·格里什(Sean Gerrish)
出版社中信出版社
ISBN9787521705461
出版时间2019-07
装帧精装
开本32开
定价69元
货号1201886588
上书时间2024-09-30
商品详情
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作者简介
目录
推荐序IX
前言XIII
1自动机的秘密
长笛演奏者003
今天的自动机005
钟摆的摆动007
这本书中的自动机008
2自动驾驶汽车：挑战不可能
沙漠中的百万美元竞赛015
如何打造自动驾驶汽车017
规划路径021
路径搜索022
导航025
无人车挑战赛的获胜者028
一场失败的比赛031
3保持在车道内行驶：自动驾驶汽车的感知
第二次无人车挑战赛035
自动驾驶汽车中的机器学习037
斯坦利的架构038
避开障碍物040
寻找道路的边缘043
开眼看路045
路径规划047
斯坦利大脑的各个部分如何相互交流049
4在十字路口避让：自动驾驶汽车的大脑
城市挑战赛055
感知抽象057
比赛059
老板的高层次推理层061
攻克交通堵塞068
三层架构071
对自动驾驶汽车看到的物体进行分类076
自动驾驶汽车是复杂的系统077
自动驾驶汽车的轨迹078
5网飞和推荐引擎的挑战
百万美元大奖083
竞争者084
如何训练分类器085
比赛的目标089
庞大的评分矩阵091
矩阵分解096
年结束102
6团队融合：网飞奖的赢家
缩小竞争者之间的差距107
年末108
随时间变化的预测111
过度拟合114
模型混合115
第二年119
最后一年120
赛后124
7用奖励教导计算机
DeepMind玩雅达利游戏129
强化学习132
教导智能体134
为智能体编写程序36
智能体如何观察环境140
经验金块141
用强化学习玩雅达利游戏148
8如何用神经网络攻克雅达利游戏
神经信息处理系统153
近似，而非完美153
用作数学函数的神经网络155
雅达利游戏神经网络的结构161
深入研究神经网络170
9人工神经网络的世界观
人工智能的奥秘175
国际象棋自动机“土耳其人”177
神经网络中的误导179
识别图像中的物体180
过度拟合183
ImageNet185
卷积神经网络188
为什么是“深度”网络·194
数据瓶颈197
10深入了解深度神经网络的内部秘密
计算机生成图片203
压缩函数204
ReLU激活函数207
机器人之梦211
11能听、能说、能记忆的神经网络
对机器而言，“理解”意味着什么·221
深度语音识别222
循环神经网络223
为图像生成字幕230
长短时记忆网络233
对抗数据235
12理解自然语言
宣传噱头还是人工智能研究的福音?239
IBM的沃森240
攻克《危险边缘》所遇到的挑战241
浩如烟海的知识242
《危险边缘》挑战赛的诞生245
DeepQA247
问题分析249
“沃森”如何解读句子252
13挖掘《危险边缘》的最佳答案
地下室基准261
生成候选答案263
查找答案266
轻量级过滤器269
证据检索270
评分274
汇总和排名277
调整“沃森”281
重新审视DeepQA282
沃森有智能吗·283
14用蛮力搜索找到好策略
通过搜索玩游戏289
数独290
树的大小294
分支因子297
游戏中的不确定性297
克劳德·香农与信息论302
评价函数303
“深蓝”308
加入IBM310
搜索与神经网络311
西洋双陆棋程序313
搜索的局限315
15职业水平的围棋
计算机围棋319
围棋321
通过抽样走子来建立直觉324
神之一手330
蒙特卡洛树搜索333
单臂老虎机337
AlphaGo是否需要如此复杂339
AlphaGo的局限341
16实时人工智能与《星际争霸》
构建更好的游戏机器人345
《星际争霸》与人工智能346
简化游戏348
实用《星际争霸》机器人351
OpenAI与《DOTA2》354
《星际争霸》机器人的未来357
1750年后或更遥远的未来
人工智能起起伏伏的发展过程363
如何复制这本书中的成功364
数据的普遍使用368
下一步去向何方369
致谢373
注释375
内容摘要
任何足够优选的技术初看都与魔法无异。
自动驾驶汽车已经在很多国家上路，网飞的算法能主动预测你喜欢的电影，DeepMind的计算机程序通关了雅达利游戏，AlphaGo在古老的围棋领域攻克了人类智能的防线。
这一切是如何发生的？智能机器究竟如何思考？
在这本书中，作者用几乎人人都能读懂的语言展示了人工智能领域的前沿成果，深入解读了感知算法、强化学习、智能体、卷积神经网络、深度语音识别、图片识别等科技巨头纷纷拥抱的概念，正是它们让当今的机器如此智能。
DARPA和ImageNet的挑战赛给未来播撒了怎样的种子？
网飞的电影推荐为什么如此准确？
人工智能怎么打DOTA？
AlphaGo除了下围棋还会做别的吗？
神经网络如何做到能听、能说、能记忆？
我们为什么要不断制造能复制人类智力和行为的机器？
这本书将为你打开机器学习与神经网络的黑匣子，让你看懂“魔法”背后的机制。关于自动驾驶汽车、网飞算法、会玩游戏的人工智能以及AlphaGo，这本书几乎囊括了你想知道的一切。
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