深度学习入门:从逻辑计算到人工智能
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更新于2024-07-18
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"《Introduction to Deep Learning 2017》是Sandro Skansi撰写的一本科普计算机科学书籍,属于Undergraduate Topics in Computer Science系列,旨在为初学者提供深度学习的入门知识。这本书阐述了深度学习是人工智能领域的一个重要组成部分,它不仅仅局限于人工神经网络的深层学习,而是逐渐涉足曾经由逻辑AI主导的推理和规划等领域,试图在AI领域占据更广泛的地盘。"
深度学习,作为机器学习的一个子领域,是统计学和人工智能的交叉部分,尤其在人工智能领域中受到广泛关注。传统的浅层神经网络被深度学习所超越,后者通过构建多层非线性变换的神经网络模型,能够学习和理解数据的复杂模式。这种深度结构使得神经网络在图像识别、自然语言处理、语音识别等众多任务上展现出优异的性能。
本书可能涵盖了以下几个方面的知识点:
1. **深度学习基础**:介绍神经网络的基本结构,包括输入层、隐藏层和输出层,以及权重和偏置的概念。此外,还会讲解反向传播算法,它是训练神经网络的核心方法。
2. **卷积神经网络(CNN)**:专门用于图像处理的网络结构,通过卷积层提取特征,池化层减少计算量,以及全连接层进行分类。
3. **循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)**:适用于序列数据处理,如文本和音频,RNN能捕获时间序列中的依赖关系,而LSTM解决了RNN的梯度消失和爆炸问题。
4. **深度学习优化**:包括损失函数的选择(如均方误差或交叉熵),优化算法(如梯度下降、随机梯度下降、动量法、Adam优化器等),以及学习率调度策略。
5. **模型评估与调优**:涉及验证集和测试集的划分,过拟合和欠拟合的识别,以及正则化技术如Dropout和早停策略。
6. **深度学习框架**:可能会介绍TensorFlow、PyTorch、Keras等流行的深度学习库,以及如何使用它们来构建和训练模型。
7. **强化学习与深度Q网络(DQN)**:将深度学习应用于环境交互的学习问题,DQN允许智能体通过试错来学习最优策略。
8. **生成对抗网络(GAN)**:用于生成新数据,如图像生成,以及在风格转换和数据增强中的应用。
9. **深度学习在其他领域的应用**:例如在自动驾驶、医疗诊断、金融风险评估等方面的应用案例。
10. **未来趋势与挑战**:讨论深度学习的最新发展,如注意力机制、Transformer模型,以及计算效率、可解释性和模型泛化能力等方面的挑战。
《Introduction to Deep Learning 2017》会为读者提供一个全面的深度学习入门,引导他们深入理解和实践这一快速发展的领域。通过阅读本书,学生不仅能掌握深度学习的基本原理,还能了解到这一领域的前沿动态和实际应用。
2017-07-21 上传
2018-05-05 上传
2017-07-28 上传
2018-11-26 上传
2022-12-18 上传
2018-09-12 上传
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2017-03-29 上传
2018-06-30 上传
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