深入淺出神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習

定　價：￥89.00

作　者：	邁克爾·尼爾森（Michael Nielsen）著，朱小虎譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：	圖靈程序設計叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115542090	出版時間：	2020-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	227	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書深入講解神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習技術，側重于闡釋深度學習的核心概念。作者以技術原理為導向，輔以貫穿全書的MNIST手寫數(shù)字識別項目示例，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡架構、反向傳播算法、過擬合解決方案、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等內(nèi)容，以及如何利用這些知識改進深度學習項目。學完本書后，讀者將能夠通過編寫Python代碼來解決復雜的模式識別問題。

作者簡介

　　【作者簡介】邁克爾.尼爾森（Michael Nielsen）計算機科學家、量子物理學家、科普作家，Y Combinator Research的研究Fellow，曾受邀在哈佛大學、斯坦福大學、麻省理工學院、劍橋大學、牛津大學等高校以及谷歌和微軟等公司做主題演講，另著有高分作品《重塑發(fā)現(xiàn)》和《量子計算和量子信息》?！咀g者簡介】朱小虎University AI創(chuàng)始人兼首席科學家、Center for Safe AGI創(chuàng)始人、谷歌開發(fā)者機器學習專家、百度深度學習布道者。和團隊核心成員一起創(chuàng)建了TASA、DL Center（深度學習知識中心全球價值網(wǎng)絡）和AI Growth（行業(yè)智庫培訓）等。舉辦過多場國際性人工智能峰會和活動。在多個技術平臺寫下了近百萬字的人工智能精品技術內(nèi)容。曾受邀為多所國內(nèi)高校制定人工智能學習規(guī)劃和教授人工智能前沿課程，也曾為多家世界500強企業(yè)提供人工智能方面的戰(zhàn)略布局建議及落地實施等方面的咨詢建議。

圖書目錄

前言
第　1章使用神經(jīng)網(wǎng)絡識別手寫數(shù)字　1
1．1　感知機　2
1．2　sigmoid神經(jīng)元　7
1．3　神經(jīng)網(wǎng)絡的架構　11
1．4　一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡：分類手寫數(shù)字　13
1．5　利用梯度下降算法進行學習　17
1．6　實現(xiàn)分類數(shù)字的神經(jīng)網(wǎng)絡　25
1．7　邁向深度學習　37
第　2章反向傳播算法工作原理　41
2．1　熱身：使用矩陣快速計算輸出　41
2．2　關于代價函數(shù)的兩個假設　43
2．3　阿達馬積s⊙t　45
2．4　反向傳播的4個基本方程　45
2．5　基本方程的證明（選學）　50
2．6　反向傳播算法　51
2．7　反向傳播代碼　53
2．8　就何而言，反向傳播算快　55
2．9　反向傳播：全局觀　56
第3章　改進神經(jīng)網(wǎng)絡的學習方法　60
3．1　交叉熵代價函數(shù)　60
3．1．1　引入交叉熵代價函數(shù)　64
3．1．2　使用交叉熵來對MNIST數(shù)字進行分類　71
3．1．3　交叉熵的含義與起源　72
3．1．4　softmax　74
3．2　過擬合和正則化　78
3．2．1　正則化　84
3．2．2　為何正則化有助于減輕過擬合　89
3．2．3　其他正則化技術　93
3．3　權重初始化　102
3．4　復探手寫識別問題：代碼　106
3．5　如何選擇神經(jīng)網(wǎng)絡的超參數(shù)　116
3．6　其他技術　126
3．6．1　隨機梯度下降算法的變化形式　126
3．6．2　其他人工神經(jīng)元模型　129
3．6．3　有關神經(jīng)網(wǎng)絡的故事　132
第4章　神經(jīng)網(wǎng)絡可以計算任何函數(shù)的可視化證明　134
4．1　兩個預先聲明　136
4．2　一個輸入和一個輸出的普遍性　137
4．3　多個輸入變量　146
4．4　不止sigmoid神經(jīng)元　154
4．5　修補階躍函數(shù)　156
4．6　小結　159
第5章　為何深度神經(jīng)網(wǎng)絡很難訓練　160
5．1　梯度消失問題　163
5．2　梯度消失的原因　168
5．2．1　為何出現(xiàn)梯度消失　170
5．2．2　梯度爆炸問題　171
5．2．3　梯度不穩(wěn)定問題　172
5．2．4　梯度消失問題普遍存在　172
5．3　復雜神經(jīng)網(wǎng)絡中的梯度不穩(wěn)定　173
5．4　深度學習的其他障礙　174
第6章　深度學習　175
6．1　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡入門　176
6．1．1　局部感受野　178
6．1．2　共享權重和偏置　180
6．1．3　池化層　182
6．2　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的實際應用　184
6．2．1　使用修正線性單元　188
6．2．2　擴展訓練數(shù)據(jù)　189
6．2．3　插入額外的全連接層　191
6．2．4　集成神經(jīng)網(wǎng)絡　192
6．3　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的代碼　195
6．4　圖像識別領域近期的進展　208
6．4．1　2012年的LRMD論文　208
6．4．2　2012年的KSH論文　209
6．4．3　2014年的ILSVRC競賽　211
6．4．4　其他活動　212
6．5　其他深度學習模型　214
6．5．1　循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡　214
6．5．2　長短期記憶單元　216
6．5．3　深度信念網(wǎng)絡、生成模型和玻爾茲曼機　216
6．5．4　其他想法　217
6．6　神經(jīng)網(wǎng)絡的未來　217
6．6．1　意圖驅動的用戶界面　217
6．6．2　機器學習、數(shù)據(jù)科學和創(chuàng)新的循環(huán)　218
6．6．3　神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習的作用　218
6．6．4　神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習將主導人工智能　219
附錄　是否存在關于智能的簡單算法　222
版權聲明