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2. 深度学习导论及案例剖析
深度学习导论及案例剖析电子书封面 读者评估 我感觉 不适宜入门，也不适宜细看。适宜有不错的根底的人略微翻一番，理解大略有什么内容，所以书名叫导论，不叫入门。可能写书的目标只是为了出书吧。买了这本书，没那个能力看，始终在角落放着。写的像论文，全是数学语言形容，齐全不适宜入门。介绍的还是很全面的，然而不够深刻，仅能入门，然而很多事 MATLAB 代码，为啥不能是 Python 代码呢？另外，书中第二章谬误挺多的，少个负号啊，少个括号啊什么的，容易误导。此前看过英文版，本书体系较全，内容厚实。而且既有实践的介绍，又有实例代码，各种文献链接提供的也比拟多，对于初学者和实战派都有很强的指导意义。拿到书就急不可待的看了下，翻译品质不错，根本听从了原著的意思。内容介绍 深度学习是近年来在神经网络发展史上掀起的一波新浪潮，是机器学习的一大热点方向，因在手写字符识别、维数约简、图像了解和语音解决等方面获得微小停顿，所以很快受到了学术界和工业界的高度关注。在实质上，深度学习就是对具备深层构造的网络进行无效学习的各种办法。本书不仅介绍了深度学习的起源和倒退、强调了深层网络的特点和劣势，阐明了判断模型和生成模型的相干概念，还详述了深度学习的 9 种重要模型及其学习算法、变种模型和混淆模型，包含受限玻耳兹曼机、自编码器、深层信念网络、深层玻耳兹曼机、和积网络、卷积神经网络、深层重叠网络、循环神经网络和长短时记忆网络，以及它们在图像处理、语音解决和自然语言解决等畛域的广泛应用。同时剖析了一系列深度学习的根本案例。本书每个案例包含模块简介、运行过程、代码剖析和应用技巧 4 个局部，层次结构清晰，利于读者的抉择和学习并在利用中拓展思路。波及的编程语言有 3 种：Matlab、Python 和 C ++。其中，很多深度学习程序是用 Matlab 编写的，能够间接运行；如果应用 Python 语言编写深度学习程序，则能够调用 Theano 开源库；若应用 C ++ 语言，则能够调用 Caffe 开源库。目录 第一局部 基础理论 目 录 第 1 章概述 2 1.1 深度学习的起源和倒退 2 1.2 深层网络的特点和劣势 4 1.3 深度学习的模型和算法 7 第 2 章准备常识 9 2.1 矩阵运算 9 2.2 概率论的基本概念 11 2.2.1 概率的定义和性质 l1 2.2.2 随机变量和概率密度 函数 l2 2.2.3 冀望和方差． 13 2.3 信息论的基本概念． 14 2.4 概率图模型的基本概念 15 2.5 概率有向图模型 16 2.6 概率无向图模型 20 2.7 局部有向无圈图模型 22 2.8 条件随机场 24 2.9 马尔可夫链 26 2.10 概率图模型的学习 28 2.11 概率图模型的推理 29 2.12 马尔可夫链蒙特卡罗办法 31 2.13 玻耳兹曼机的学习 32 2.14 通用反向流传算法 35 2.15 通用迫近定理 37 第 3 章受限玻耳兹曼机 38 3.1 受限玻耳兹曼机的规范 模型 38 3.2 受限玻耳兹曼机的学习算法 40 3.3 受限玻耳兹曼机的变种模型 44 第 4 章 自编码器 48 4.1 自编码器的规范模型 48 4.2 自编码器的学习算法 50 4.3 自编码器的变种模型 53 第 5 章深层信念网络 57 5.1 深层信念网络的规范模型 57 5.2 深层信念网络的生成学习 算法 60 5.3 深层信念网络的判断学习算法 62 5.4 深层信念网络的变种模型 63 第 6 章深层玻耳兹曼机 64 6.1 深层玻耳兹曼机的规范模型 64 6.2 深层玻耳兹曼机的生成学习 算法 65 6.3 深层玻耳兹曼机的判断学习 算法 69 6.4 深层玻耳兹曼机的变种模型 69 第 7 章和积网络 72 7.1 和积网络的规范模型 72 7.2 和积网络的学习算法 74 7.3 和积网络的变种模型 77 第 8 章卷积神经网络 78 8.1 卷积神经网络的规范模型 78 8.2 卷积神经网络的学习算法 81 8.3 卷积神经网络的变种模型 83 第 9 章深层重叠网络 一 86 9.1 深层重叠网络的规范模型 86 9.2 深层重叠网络的学习算法 87 9.3 深层重叠网络的变种模型 88 第 1 0 章循环神经网络 89 10.1 循环神经网络的规范模型 89 10.2 循环神经网络的学习算法 91 10.3 循环神经网络的变种模型 92 第 1 1 章长短时记忆网络 94 11.1 长短时记忆网络的规范模型 94 11.2 长短时记忆网络的学习算法 96 11.3 长短时记忆网络的变种模型 98 第 12 章深度学习的混合模型、广泛应用和开发工具 102 12.1 深度学习的 } 昆合模型 102 12.2 深度学习的广泛应用 104 12.2.1 图像和视频解决 104 12.2.2 语音和音频解决 106 12.2.3 自然语言解决 108 12.2.4 其余利用 109 12.3 深度学习的开发工具 110 第 1 3 章深度学习的总结、批评和瞻望 114 第二局部案例剖析 第 14 章试验背景 一 118 14.1 运行环境 118 14.2 试验数
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