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2.深度學(xué)習(xí)導(dǎo)論及案例分析

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深度學(xué)習(xí)導(dǎo)論及案例分析電子書封面?讀者評價?我覺得?不適合入門，也不適合細(xì)看。?適合有不錯的基礎(chǔ)的人稍微翻一番，了解大概有什么內(nèi)容，所以書名叫導(dǎo)論，不叫入門。?可能寫書的目的只是為了出書吧。?買了這本書，沒那個能力看，一直在角落放著。寫的像論文，全是數(shù)學(xué)語言描述，完全不適合入門。?介紹的還是很全面的，但是不夠深入，僅能入門，但是很多事MATLAB代碼，為啥不能是Python代碼呢？另外，書中第二章錯誤挺多的，少個負(fù)號啊，少個括號啊什么的，容易誤導(dǎo)。?此前看過英文版，本書體系較全，內(nèi)容厚實。而且既有理論的介紹，又有實例代碼，各種文獻(xiàn)鏈接提供的也比較多，對于初學(xué)者和實戰(zhàn)派都有很強的指導(dǎo)意義。拿到書就迫不及待的看了下，翻譯質(zhì)量不錯，基本遵從了原著的意思。?內(nèi)容介紹 深度學(xué)習(xí)是近年來在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展史上掀起的一波新浪潮，是機器學(xué)習(xí)的一大熱點方向，因在手寫字符識別、維數(shù)約簡、圖像理解和語音處理等方面取得巨大進(jìn)展，所以很快受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的高度關(guān)注。在本質(zhì)上，深度學(xué)習(xí)就是對具有深層結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效學(xué)習(xí)的各種方法。?本書不僅介紹了深度學(xué)習(xí)的起源和發(fā)展、強調(diào)了深層網(wǎng)絡(luò)的特點和優(yōu)勢，說明了判別模型和生成模型的相關(guān)概念，還詳述了深度學(xué)習(xí)的9種重要模型及其學(xué)習(xí)算法、變種模型和混雜模型，包括受限玻耳茲曼機、自編碼器、深層信念網(wǎng)絡(luò)、深層玻耳茲曼機、和積網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深層堆疊網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)，以及它們在圖像處理、語音處理和自然語言處理等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。同時分析了一系列深度學(xué)習(xí)的基本案例。?本書每個案例包括模塊簡介、運行過程、代碼分析和使用技巧4個部分，層次結(jié)構(gòu)清晰，利于讀者的選擇和學(xué)習(xí)并在應(yīng)用中拓展思路。涉及的編程語言有3種：Matlab、Python和C++。其中，很多深度學(xué)習(xí)程序是用Matlab編寫的，可以直接運行；如果使用Python語言編寫深度學(xué)習(xí)程序，則可以調(diào)用Theano開源庫；若使用C++語言，則可以調(diào)用Caffe開源庫。?目錄 第一部分 基礎(chǔ)理論 目 錄 第1章概述?2 1.1深度學(xué)習(xí)的起源和發(fā)展?2 1.2深層網(wǎng)絡(luò)的特點和優(yōu)勢?4 1.3深度學(xué)習(xí)的模型和算法?7?第2章預(yù)備知識?9 2.1矩陣運算?9 2.2概率論的基本概念?11 2.2.1概率的定義和性質(zhì)?l1 2.2.2?隨機變量和概率密度 函數(shù)?l2 2.2.3期望和方差．?13 2.3信息論的基本概念．?14 2.4概率圖模型的基本概念?15 2.5概率有向圖模型?16 2.6概率無向圖模型?20 2.7部分有向無圈圖模型?22 2.8條件隨機場?24 2.9馬爾可夫鏈?26 2.10概率圖模型的學(xué)習(xí)?28 2.11概率圖模型的推理?29 2.12馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法?31 2.13玻耳茲曼機的學(xué)習(xí)?32 2.14通用反向傳播算法?35 2.15通用逼近定理?37?第3章受限玻耳茲曼機?38 3.1?受限玻耳茲曼機的標(biāo)準(zhǔn) 模型?38 3.2受限玻耳茲曼機的學(xué)習(xí)算法?40 3.3?受限玻耳茲曼機的變種模型?44?第4章 自編碼器?48 4.1?自編碼器的標(biāo)準(zhǔn)模型?48 4.2?自編碼器的學(xué)習(xí)算法?50 4.3?自編碼器的變種模型?53?第5章深層信念網(wǎng)絡(luò)?57 5.1?深層信念網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)模型?57 5.2深層信念網(wǎng)絡(luò)的生成學(xué)習(xí) 算法?60 5.3深層信念網(wǎng)絡(luò)的判別學(xué)習(xí)算法?62 5.4深層信念網(wǎng)絡(luò)的變種模型?63?第6章深層玻耳茲曼機?64 6.1?深層玻耳茲曼機的標(biāo)準(zhǔn)模型?64 6.2深層玻耳茲曼機的生成學(xué)習(xí) 算法?65 6.3?深層玻耳茲曼機的判別學(xué)習(xí) 算法?69 6.4深層玻耳茲曼機的變種模型?69?第7章和積網(wǎng)絡(luò)?72 7.1?和積網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)模型?72 7.2和積網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法?74 7.3和積網(wǎng)絡(luò)的變種模型?77?第8章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?78 8.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)模型?78 8.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法?81 8.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變種模型?83?第9章深層堆疊網(wǎng)絡(luò) 一86 9.1?深層堆疊網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)模型?86 9.2深層堆疊網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法?87 9.3深層堆疊網(wǎng)絡(luò)的變種模型?88?第1 0章循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?89 10.1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)模型?89 10.2循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法?91 10.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變種模型?92?第1 1章長短時記憶網(wǎng)絡(luò)?94 11.1長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)模型?94 11.2長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法?96 11.3長短時記憶網(wǎng)絡(luò)的變種模型?98?第12章深度學(xué)習(xí)的混合模型、 廣泛應(yīng)用和開發(fā)工具?102 12.1深度學(xué)習(xí)的}昆合模型?102 12.2深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用?104 12.2.1?圖像和視頻處理?104 12.2.2語音和音頻處理?106 12.2.3?自然語言處理?108 12.2.4其他應(yīng)用?109 12.3深度學(xué)習(xí)的開發(fā)工具?110?第1 3章深度學(xué)習(xí)的總結(jié)、 批評和展望?114?第二部分案例分析 第14章實驗背景 一118 14.1運行環(huán)境?118 14.2實驗數(shù)

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