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  • 深度學習實戰
  • 點閱:27
  • 作者: 楊雲, 杜飛著
  • 出版社:清文華泉
  • 出版年:2021[民110]
  • EISBN:9789865486730 EPUB
  • 格式:EPUB 流式
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大腦無非是肉做的機器而已
──人工智慧之父 馬文・閔斯基


▎沒免費午餐理論

所有可能的數據分布、所有分類算法在未知數據中都有著相同的錯誤率。
換而言之,就是沒有一個通用的算法比其他算法好,這就如同非常複雜的機率圖模型在所有任務中的平均性能和一個丟硬幣算法(亂猜)的平均性能是相同的。

▎什麼是卷積?
簡單來說,卷積其實就是對數據加權求和。
舉例:A同學犯了錯,老師就會用皮尺打A的手,那麼A的手就會立刻浮腫起來。現在我們做一個殘忍的假設:假設A以一個時間頻率不斷的犯錯,老師就會以一個時間頻率不斷的打A的手。舊的傷還沒痊癒,新的疼痛就要來臨。請問在t時刻A的手腫得有多高呢?
提示:在t時刻A手腫脹的高度就是一個卷積的過程。

▎什麼是學習?
性能度量P(Performance Measure)能夠隨著經驗E(Experience)自我完善。
舉例:每次約會B都要等很久,B不敢抱怨,但也不想傻傻的站在樓下等,於是他就開始「學習」。B的任務是「縮小等待的時間」,於是就先等了5分鐘後再出門,結果還是在樓下等了15分鐘。下一次B就等了15分鐘後再出門,居然還是等了10分鐘。後來,B等了25分鐘後再出門,結果就被A揍了一頓,哪裡出錯了?
提示:學習的前提是有潛在規律,A出門時間沒有規律,B的學習是無效的。

本書會列出很多的公式,但請讀者們不要在意所謂的公式,應該多去看一些文字性描述,理順公式的每一次演變,公式是幫助你快速的記憶,並不是你的負擔!

★本書特色:本書是一本有關深度學習的入門實戰教程,目的在於盡可能以一種輕鬆的方式,講解一些深度學習核心的技術、關鍵的思想,以及常用的技巧方法,我們將進行模組化編程練習,希望能幫助你從理論走向實踐,並從實踐中加深對理論知識的進一步理解。

楊雲,多年從事機器學習、資料探勘、圖型識別、大數據處理與分析等方面的研究工作,在英國曼徹斯特大學攻讀博士學位期間,入選英國政府資助的海外研究生獎勵計畫。博士畢業後,在英國薩里大學從事研究員工作。

  • 版權頁
  • 前 言
  • 第1章 深度學習的發展介紹
    • 1.1 如何閱讀本書
    • 1.2 深度學習沉浮史
    • 1.3 Python簡易教程
    • 1.4 參考文獻
  • 第2章 機器學習快速入門
    • 2.1 學習算法
    • 2.2 代價函數
    • 2.3 梯度下降法
    • 2.4 過擬合與欠擬合
    • 2.5 超引數最佳化與驗證集
    • 2.6 Softmax編碼實戰
    • 2.7 參考代碼
    • 2.8 參考文獻
  • 第3章 前饋神經網路
    • 3.1 神經元
    • 3.2 前饋神經網路
    • 3.3 BP算法
    • 3.4 深度學習編碼實戰上
    • 3.5 參考代碼
    • 3.6 參考文獻
  • 第4章 深度學習正則化
    • 4.1 參數範數懲罰
    • 4.2 參數綁定與參數共享
    • 4.3 噪聲注入與數據擴充
    • 4.4 稀疏表徵
    • 4.5 早停
    • 4.6 Dropout
    • 4.7 深度學習編碼實戰中
    • 4.8 參考代碼
    • 4.9 參考文獻
  • 第5章 深度學習最佳化
    • 5.1 神經網路最佳化困難
    • 5.2 隨機梯度下降
    • 5.3 動量學習法
    • 5.4 AdaGrad和RMSProp
    • 5.5 Adam
    • 5.6 參數初始化策略
    • 5.7 批量歸一化
    • 5.8 深度學習編碼實戰下
    • 5.9 參考代碼
    • 5.10 參考文獻
  • 第6章 卷積神經網路
    • 6.1 卷積操作
    • 6.2 卷積的意義
    • 6.3 池化操作
    • 6.4 設計卷積神經網路
    • 6.5 卷積網路編碼練習
    • 6.6 參考代碼
    • 6.7 參考文獻
  • 第7章 循環神經網路
    • 7.1 循環神經網路
    • 7.2 循環神經網路設計
    • 7.3 門控循環神經網路
    • 7.4 RNN編程練習
    • 7.5 LSTM編程練習
    • 7.6 參考代碼
    • 7.7 參考文獻
  • 第8章 TensorFlow快速入門
    • 8.1 TensorFlow介紹
    • 8.2 TensorFlow 1.0安裝指南
    • 8.3 TensorFlow基礎
    • 8.4 TensorFlow構造CNN
    • 8.5 TensorBoard快速入門
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