图书介绍
人工智能中的深度结构学习PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- （加）尤舒亚·本吉奥著；俞凯，吴科译 著
- 出版社： 北京市：机械工业出版社
- ISBN：9787111569350
- 出版时间：2017
- 标注页数：117页
- 文件大小：22MB
- 文件页数：125页
- 主题词：人工智能
PDF下载
点此进入-本书在线PDF格式电子书下载【推荐-云解压-方便快捷】直接下载PDF格式图书。移动端-PC端通用种子下载[BT下载速度快]温馨提示：（请使用BT下载软件FDM进行下载）软件下载地址页直链下载[便捷但速度慢] [在线试读本书] [在线获取解压码]
下载说明
人工智能中的深度结构学习PDF格式电子书版下载
下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！
（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）
注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具
图书目录
1 引言1
1.1 如何训练深度结构4
1.2 中间层表示：在不同的任务中共享特征和抽象5
1.3 学习人工智能的必经之路7
1.4 本书大纲8
2 深度结构的理论优势9
2.1 计算复杂性12
2.2 一些非正式的论证13
3 局部与非局部泛化性16
3.1 局部模板匹配的局限性16
3.2 学习分布式表示21
4 具有深度结构的神经网络24
4.1 多层神经网络24
4.2 训练深度神经网络的挑战25
4.3 深度结构的无监督学习31
4.4 深度生成结构32
4.5 卷积神经网络35
4.6 自动编码器37
5 能量模型和玻尔兹曼机40
5.1 能量模型和专家乘积系统40
5.2 玻尔兹曼机44
5.3 受限玻尔兹曼机46
5.4 对比散度50
6 深层结构的逐层贪心训练58
6.1 深度置信网络的逐层训练58
6.2 堆叠自动编码器训练61
6.3 半监督与部分监督训练63
7 受限玻尔兹曼机和自动编码器的变体64
7.1 自动编码器和受限玻尔兹曼机的稀疏化表示64
7.2 降噪自动编码器69
7.3 层内连接71
7.4 条件RBM和时序RBM72
7.5 分解式RBM74
7.6 受限玻尔兹曼机和对比散度的推广75
8 DBN各层联合优化中的随机变分边界78
8.1 将RBM展开为无限有向置信网络79
8.2 逐层贪心训练的变分证明80
8.3 所有层的联合无监督训练83
9 展望87
9.1 全局优化策略87
9.2 无监督学习的重要性92
9.3 开放的问题93
10 总结96
致谢98
参考文献99