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人工智能中的深度结构学习 Yoshua Bengio 9787111569350
- 出版时间:2017-08
- 热度:8321
- 上架时间:2024-06-30 08:52:20
- 价格:0.0
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内容介绍
| 图书基本信息 | |
| 图书名称 | 人工智能中的深度结构学习 |
| 作者 | Yoshua Bengio |
| 定价 | 35.00元 |
| 出版社 | 机械工业出版社 |
| ISBN | 9787111569350 |
| 出版日期 | 2017-08-01 |
| 字数 | |
| 页码 | |
| 版次 | 1 |
| 装帧 | 装-胶订 |
| 开本 | 16开 |
| 商品重量 | 0.4Kg |
| 内容简介 | |
| 以人工智能为 表的新技术 在给人们的生产 生 式带来 性 化。人工智能技术试图了 智能的本质，并产生一种新的能以人类智能相似的 式 出 应的智能机器。让 算机理 现实世界中诸如图像，语音 语言等数据所蕴的高层次抽象信息，并加以利 ，是该领域*的挑战之一。诸多理论 实践成果表 ，以深度 经网络为 表的“深度结构”是 决该问题的*重要工具之一。本书详细论述了采 深度结构的动机、原理 理论依据，讨论了训练深度 经网络的难点，继而详尽的介绍了自动编码器、受限玻尔兹曼机以及深度置信网络的概念 理论，并进行了理论分析。本书是深入理 深度学习的动机 原理的经典之作。 |
| 作者简介 | |
| 目录 | |
| 译者序 １ 言１ １.１ 如何训练深度结构３ １.２ 中间层表示：在不同的任务享 征 抽象４ １.３ 学习人工智能的必经之路５ １.４ 本书大纲６ ２ 深度结构的理论优势８ ２.１ 算复 性１０ ２.２ 一些非 式的论证１１ ３ 局部与非局部泛化性１３ ３.１ 局部模板匹 的局限性１３ ３.２ 学习分布式表示１７ ４ 具有深度结构的 经网络１９ ４.１ 多层 经网络１９ ４.２ 训练深度 经网络的挑战２０ ４.３ 深度结构的 监督学习２５ ４.４ 深度生成结构２６ ４.５ 卷积 经网络２８ ４.６ 自动编码器２９ ５ 能量模型 玻尔兹曼机３１ ５.１ 能量模型 专家乘积系统３１ ５.２ 玻尔兹曼机３４ ５.３ 受限玻尔兹曼机３６ ５.４ 对 散度３９ 目 录 ６ 深层结构的逐层贪心训练４６ ６.１ 深度置信网络的逐层训练４６ ６.２ 堆叠自动编码器训练４８ ６.３ 监督与部分监督训练４９ ７ 受限玻尔兹曼机 自动编码器的 ５１ ７.１ 自动编码器 受限玻尔兹曼机的稀疏化表示５１ ７.２ 降噪自动编码器５５ ７.３ 层内连接５６ ７.４ 条件ＲＢＭ 时序ＲＢＭ ５７ ７.５ 分 式ＲＢＭ ５９ ７.６ 受限玻尔兹曼机 对 散度的推广５９ ８ ＤＢＮ各层 合优化中的 分边界６２ ８.１ ＲＢＭ展开为 限有向置信网络６２ ８.２ 逐层贪心训练的 分证 ６４ ８.３ 所有层的 合 监督训练６６ ９ 展望６９ ９.１ 全局优化策略６９ ９.２ 监督学习的重要性７２ ９.３ 开放的问题７３ １０ 结７６ 致谢７８ 参考文献７９ |
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