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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《 深度学习 人工智能算法，机器学习奠基之作，AI圣经》
$ t; H0 @0 t5 w2 l+ v2 m. |9 ajava电子书推荐理由：AI圣经！深度学习领域奠基性的经典畅销书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的必读图书！特斯拉CEO埃隆 马斯克等国内外众多专家推荐！ 深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。 本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研, Y- i& G6 Q2 L( y8 g- K
! f3 R: S/ {, j4 a* R' r作者：Goodfellow 伊恩古德费洛
, \* |1 A4 Z3 H- s出版社：人民邮电出版社
% Q, B2 F1 `. T2 f5 t出版时间：2017-07-01 , x4 H) }' _0 C, O0 G' E
书籍价格：123.80元
( W1 Z) n- `& z9 M
6 B, }, ^8 C2 t- z/ |& _; c - z3 j. \: ]! @* m
/ `: F0 j3 x/ N: f7 D
2 G: K F/ z* Djava电子书目录：+ V: o7 I: E& [) q/ [! m# I9 ?
第1章引言1
2 k+ [' |9 @$ ]5 q1.1本书面向的读者70 n$ v9 f3 y) t) g
1.2深度学习的历史趋势8
u& d) c3 K& l0 x6 f/ z1.2.1神经网络的众多名称和命运变迁8
! J N- m1 [1 ?- p. n/ U1.2.2与日俱增的数据量12' }+ z0 \( J" v
1.2.3与日俱增的模型规模130 K1 @6 m& V. L+ N7 C3 u
1.2.4与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击15) O' N8 w5 ^" ]% _" V, ]
0 R* R( h7 A8 q3 }3 t4 i
第1部分应用数学与机器学习基础
8 t5 P7 R; n. G! I第2章线性代数19
2 R! {5 a b4 \% Z( F2.1标量、向量、矩阵和张量19. @5 ~$ t, Q5 m
2.2矩阵和向量相乘212 R; j+ h. ~- t# u6 n
2.3单位矩阵和逆矩阵22
3 y4 ~) q5 v8 M1 D; z2.4线性相关和生成子空间23
- a( s0 s$ l, d2.5范数24- ~; j o( Y$ W7 i+ D1 U# h* W# p
2.6特殊类型的矩阵和向量259 R2 k/ g3 B) D9 @' P8 c- X* W: r
2.7特征分解26
) h' L, I2 {1 j/ ~2.8奇异值分解28+ \/ D9 y8 ^. w0 U2 B
2.9Moore-Penrose伪逆28
) Q/ k1 X5 v8 C( a9 j. n1 b! b/ D2.10迹运算29# i! e7 s& G; i* k g
2.11行列式30
# W. ^2 h- m! B7 \/ t9 {2.12实例：主成分分析.308 Y7 |' r, M8 Y
第3章概率与信息论.34
! Q# J' X4 E/ B) I# Q/ }$ l! s3.1为什么要使用概率34
% J4 n9 m4 [" W# N; o) Y8 O3.2随机变量35
8 y" X6 a& K; I% c2 f( M5 H3.3概率分布36/ d6 g8 U# t1 @- B( s
3.3.1离散型变量和概率质量函数36, Y; S( j+ I0 \) ?
3.3.2连续型变量和概率密度函数36
: N# M' X) V! [, I3.4边缘概率37
) g; B" E; H- u& j/ I- Y3.5条件概率377 P) `1 [- |. b9 e/ J
3.6条件概率的链式法则38# L1 Q) n6 J% p! L# p
3.7独立性和条件独立性38
3 F' S2 O. A. d3 \" a8 F% B3.8期望、方差和协方差38. k3 H7 v F4 J+ N
3.9常用概率分布39
( D; {4 T, a- `* c3 V+ m3.9.1Bernoulli分布40
3 `# M* t, E6 B6 n$ _4 i3.9.2Multinoulli分布40
: l2 R) H( T+ A( u$ ]* [3.9.3高斯分布40
$ | ?' Y5 o8 U3 M8 \8 T9 {! N3.9.4指数分布和Laplace分布413 n9 `7 `$ u% \: n# L% M) v
3.9.5Dirac分布和经验分布42
+ \8 A' c; H# Z0 a( T3.9.6分布的混合42) d, o( c) y P" a2 S! {. S2 B+ C
3.10常用函数的有用性质430 D# Z3 m) @& [, ~( H* g1 a
3.11贝叶斯规则45: N! K9 N5 y( g. l5 x$ }: ?
3.12连续型变量的技术细节45
; v% f$ W& W& C2 S' A: D, B, y3.13信息论47
" V+ _7 D' o- u4 H" M3.14结构化概率模型49" D- c6 {4 u3 X& t
第4章数值计算522 U! M) Q$ t; c8 V
4.1上溢和下溢52
$ x' Z+ A9 ?; a/ Z: p" F4.2病态条件531 ]6 }+ K$ H* u8 U! h# _1 ^* p
4.3基于梯度的优化方法53' n1 s2 Q R6 y0 n- n: Z" D
4.3.1梯度之上：Jacobian和Hessian矩阵561 O' x5 d' Q& M' \* u
4.4约束优化60
. b5 C3 }* O8 m3 H4.5实例：线性最小二乘61
# o& j K8 b2 p+ C: N0 \8 U第5章机器学习基础.634 f. g; @6 I' a+ C) s
5.1学习算法63
# o5 t4 }1 E1 n+ e1 |5.1.1任务T63, C Z& H; E1 H E c% |- P8 W
5.1.2性能度量P66% w1 I" ^. K: I0 Y+ r- t+ S9 n
5.1.3经验E66
0 I8 X! z3 T9 c% C0 b5.1.4示例：线性回归68$ _$ V5 N( E+ x7 h( v: ^
5.2容量、过拟合和欠拟合70
' g8 @" R ~, x5.2.1没有免费午餐定理73! ?/ H' C4 q; n( S
5.2.2正则化74" H R3 t3 Y, E5 c- S# w+ J: ]1 g2 S
5.3超参数和验证集76
8 b5 X% W7 R# f: Z. f2 K- B3 c5.3.1交叉验证76
7 P9 D- _* Q. w; L5.4估计、偏差和方差.77
! s* t- ^: y6 |0 U; S) l4 w) I5.4.1点估计776 M! e: m8 `: ^% O; d
5.4.2偏差78
# }! j6 U# ~" z5.4.3方差和标准差80
) j0 j( B" J6 c; P0 r$ f1 Y* t5.4.4权衡偏差和方差以最小化均方误差81
2 @8 x+ E2 l. G" ]5.4.5一致性82
8 r& |" P+ T) J2 _5.5最大似然估计826 E% J8 k( w+ W& k% B
5.5.1条件对数似然和均方误差84) U# E3 Q, l* I* o
5.5.2最大似然的性质84
5 X; C$ n2 |, w% z7 ^+ F$ J+ a5.6贝叶斯统计85- z* u- T$ `7 l3 A0 H
5.6.1最大后验(MAP)估计87
" n" }9 }/ _8 T9 B9 Q( u5.7监督学习算法88
( C0 j$ q6 g# n# E! `5.7.1概率监督学习88
$ Z% A6 p7 x7 P4 A6 @5.7.2支持向量机88
. @& ^* W" {, L. o2 c9 g0 x1 M, o5.7.3其他简单的监督学习算法906 g2 N0 L/ g5 |7 D, `* o7 ]
5.8无监督学习算法917 K; M% G6 g- y( Q' V
5.8.1主成分分析92, @9 l$ D+ W" x3 _# u" Q
5.8.2k-均值聚类.948 z1 F: [+ n$ T3 E! s
5.9随机梯度下降948 i/ h6 W, t2 m0 A
5.10构建机器学习算法969 C. u1 {$ ~2 ?+ t
5.11促使深度学习发展的挑战96. z" p5 t& h3 N( R) a% m
5.11.1维数灾难97 \4 @9 U$ W& R5 J; i' R4 @
5.11.2局部不变性和平滑正则化970 `; v1 d$ i* F8 u
5.11.3流形学习99 Y/ P% r) Z; `" N4 L
; F) {: } T, Y, x
第2部分深度网络：现代实践- ?# ^4 a) r% B S. f8 Y, s, Y4 f
第6章深度前馈网络105 |$ Y) b1 {4 s$ d
6.1实例：学习XOR107
' Q2 z1 \" K) ^' |. h6.2基于梯度的学习110
9 Q/ Q+ U* b3 v( ^% ]& E6.2.1代价函数111
) `$ t& v0 F1 q" J% d0 D Q% m0 S# k6.2.2输出单元113; W' e- }) o* w9 z$ [7 V
6.3隐藏单元119
' W$ e0 V% D* n0 |* e1 `6.3.1整流线性单元及其扩展120
' j1 @( {4 o$ {2 e8 e# t' J$ P6.3.2logisticsigmoid与双曲正切函数1212 o- D! a! C- F' ]& U! ^' p
6.3.3其他隐藏单元122& \/ z+ `; ^1 _0 k
6.4架构设计1231 E( K7 E: L* U6 Z
6.4.1万能近似性质和深度.123
! t- s1 O/ R) Y) ?6.4.2其他架构上的考虑.126
i1 H3 u+ z d# x6.5反向传播和其他的微分算法.126
2 I+ x" |. N0 Z4 w5 L6.5.1计算图127' o5 d7 F2 S) {- _9 y# ^
6.5.2微积分中的链式法则.128
2 B* V. Z8 _$ F, ~; @8 w" y7 }& u6.5.3递归地使用链式法则来实现反向传播128
& s; I" m# f% h: Y2 m' f6 d& E6.5.4全连接MLP中的反向传播计算131
3 ^5 ]6 W. Q; \# A4 i6.5.5符号到符号的导数.1312 I/ ?3 S+ S( f0 u# G M" {* B
6.5.6一般化的反向传播.133
1 r5 Z$ `8 ~7 ?6.5.7实例：用于MLP训练的反向传播.135* S' n6 ^: f$ ]9 K" |9 J3 p E
6.5.8复杂化137
' }8 s5 x+ }/ N9 v0 ~" z8 A; {* O6.5.9深度学习界以外的微分137
# N; E9 v# C$ Q' I: Q! n2 Q6.5.10高阶微分138
- W$ i% N' ?! ~3 y6.6历史小记139. ]$ {, I/ |6 b0 j6 ^2 a
第7章深度学习中的正则化141
! |) P) J+ E, Z' j6 V$ u3 |7.1参数范数惩罚142
; J0 N: @0 \' \1 I# x* D! `7.1.1L2参数正则化142
# D! r' v! B* U$ }0 O* r. B4 p7.1.2L1正则化144
- o4 M% ^! @$ ?* W8 @4 k/ S6 K7.2作为约束的范数惩罚146
! j" R# U- I2 B7.3正则化和欠约束问题1479 d3 [* C0 y! J( C5 I# {
7.4数据集增强148
8 g, a$ a4 p% V' v1 O& p- R, }5 C! q$ m7.5噪声鲁棒性149/ v8 X+ d. d8 A( I, z% R* q
7.5.1向输出目标注入噪声.150# s0 i; v1 O z/ a: `! ]& d
7.6半监督学习150
$ D7 v+ q7 ?4 q( _$ `! \" R2 U+ W" W7.7多任务学习150 U' k# o9 q' P& b+ {: x
7.8提前终止151
2 `0 _ O: d, j5 Z! y$ D$ S7.9参数绑定和参数共享156
+ ~9 L4 w# T3 L; ]7.9.1卷积神经网络1562 a4 } p5 v! Y& B& ]* f
7.10稀疏表示.157
" P2 o) v, V4 b7 Q8 c* N7.11Bagging和其他集成方法.1581 b/ D3 O( B7 e) p: g
7.12Dropout159( u9 B( _5 @" {9 J- E8 b
7.13对抗训练.165
5 q3 F: T A; t5 D6 F$ Y. r& {9 k7.14切面距离、正切传播和流形正切分类器167
1 r9 ~" Q+ p; I3 ~* R: m第8章深度模型中的优化.1691 a/ u# k+ ]8 }8 X, k1 U5 S
8.1学习和纯优化有什么不同169
3 F% d! F, ?) v; D0 t8.1.1经验风险最小化169. ?' {2 s' g6 B5 @/ j6 {5 d! v$ I
8.1.2代理损失函数和提前终止170
# y5 D& S# `* P5 t. X; D8.1.3批量算法和小批量算法170
- l8 B% ~2 Z7 f f) k# J, ?) X8.2神经网络优化中的挑战173+ E9 y# f1 |& X7 f0 n& D
8.2.1病态173# ?3 T8 K O' K
8.2.2局部极小值174" ], {% {, b* p, F+ A4 O( j
8.2.3高原、鞍点和其他平坦区域.1752 o) ~% g1 V( x, O
8.2.4悬崖和梯度爆炸1775 ?& u2 d h9 b5 o) A
8.2.5长期依赖177
# A3 _4 F0 w0 M8.2.6非精确梯度178$ e+ F. |5 p8 N/ A% m S
8.2.7局部和全局结构间的弱对应178, `4 ]' g+ B& u3 T* |1 ?/ H% k
8.2.8优化的理论限制179/ g; w9 o3 {! D1 |5 F3 q6 J4 w' t
8.3基本算法180
& D# e8 G- e8 G8 M' `6 D" g8.3.1随机梯度下降180
1 P5 q/ m' y4 F# x8.3.2动量181
. r7 C3 ~1 s1 l6 I8.3.3Nesterov动量.183
+ E. t7 R) ?/ e* K, y) ^4 l1 u8.4参数初始化策略184
. Q; U3 _# q8 o. S0 ^1 I( L$ h8 b8 u8.5自适应学习率算法187
) B+ n& `- M6 p8.5.1AdaGrad187
1 K% z. `2 l$ y. r, G8 C" _8.5.2RMSProp188
4 m$ g* [6 |9 N; V8.5.3Adam189
% a2 D+ n; X! d8.5.4选择正确的优化算法.190& m* @; S4 v# X) M0 P
8.6二阶近似方法190
! u' s4 N3 k- u7 P8.6.1牛顿法190
& }) m# G6 M* a8 G) @8.6.2共轭梯度191
9 @. V+ }/ Z! U2 @) U$ C" j8.6.3BFGS193
1 [6 e9 }2 o3 i5 h" J. k8.7优化策略和元算法194
, S% ~$ o5 X U$ p* \* C8.7.1批标准化194
! p" q3 z+ [' V( X% A$ j. q0 t8.7.2坐标下降196
* x! U) D! M4 m h6 c8.7.3Polyak平均197
" p0 h$ t+ q v0 g$ }: w% ?8.7.4监督预训练1978 a% f7 F+ n6 u& N2 K4 v
8.7.5设计有助于优化的模型199$ G9 V! f4 [7 n2 J: [
8.7.6延拓法和课程学习.1999 P( }' X; }: c+ _+ ^9 b7 N" D
第9章卷积网络201$ r$ b6 u# F( a+ \) T+ o
9.1卷积运算201) e. \8 ~ k5 G0 K6 `, x
9.2动机203
i( T5 m y( z# ]+ d {0 M6 [9.3池化207
3 S X' U1 g4 W6 `) [, ]# |9.4卷积与池化作为一种无限强的先验210" U- q1 s% r0 x0 U! Q
9.5基本卷积函数的变体2115 Q- t. |% o9 w
9.6结构化输出218
3 n- b) L3 a2 I7 ]- _, G9.7数据类型219
6 G3 `) P/ _6 V3 _+ i. i9.8高效的卷积算法220
* M( \0 S( k; [9 f9.9随机或无监督的特征220+ _/ r7 `5 n' E% @! A& n
9.10卷积网络的神经科学基础221
: o E, Z3 E, W* [2 R9.11卷积网络与深度学习的历史2263 p: D8 \- H7 Q" N
第10章序列建模：循环和递归网络2279 p( C2 s7 X; b
10.1展开计算图228
' i, s$ z% J6 e% D R; e7 N( X10.2循环神经网络2307 l) p e' y, i* t% H% A8 C- ]
10.2.1导师驱动过程和输出循环网络232
! k1 I g/ h e# L10.2.2计算循环神经网络的梯度233
: K5 d+ W( N/ F/ i J8 ~10.2.3作为有向图模型的循环网络235
$ Y; \# R+ i3 D. Z+ d10.2.4基于上下文的RNN序列建模237/ G8 I4 ^0 O1 @( `# ~
10.3双向RNN239
: @! @/ |) S [4 a' n10.4基于编码-解码的序列到序列架构240: m8 {3 O. [7 a7 o
10.5深度循环网络242
! ?% l2 _7 t) M* o; c7 ^# W9 a/ b10.6递归神经网络243
7 ]+ g* Z7 [' k. y# S P, _7 x10.7长期依赖的挑战244
7 O3 h+ ~5 X2 e( E3 M1 G10.8回声状态网络245
- O! e; X4 g5 \* f7 g0 `3 |5 w10.9渗漏单元和其他多时间尺度的策略247
" {$ o+ P- C* w; i% \& Y9 ]10.9.1时间维度的跳跃连接.2473 e; q8 \6 Y: m0 ?, h
10.9.2渗漏单元和一系列不同时间尺度247
% }* S4 |- l: i6 n10.9.3删除连接248
& ]! J, K/ C, m3 t10.10长短期记忆和其他门控RNN248
7 @. |: z# \* \( c: N10.10.1LSTM248
3 E ]* [: h c) r$ L* d1 W10.10.2其他门控RNN250
/ c+ j) S! @' y+ }. y0 R1 T8 @10.11优化长期依赖.251 X D6 e' [3 O2 h% I, L: ]( Z
10.11.1截断梯度251
, ~0 M: ?1 \- T5 v H10.11.2引导信息流的正则化252
4 u K( J8 U5 F! G; X2 J7 t& Y10.12外显记忆253$ q" H! L* y _' l+ b* @: q1 i
第11章实践方法论256
1 `9 O$ f3 k, }; A7 B5 }11.1性能度量.256
* R0 i+ r q: \ O8 Z11.2默认的基准模型258
3 L& b8 f9 _) M11.3决定是否收集更多数据259
; l( t* |# t7 U' V9 X11.4选择超参数259+ k/ T7 C) @& h
11.4.1手动调整超参数259
+ ~" ]: u/ M1 s1 g11.4.2自动超参数优化算法.262
+ G2 U6 t3 ?7 L; c& ~11.4.3网格搜索262
! D! [+ h) {5 X2 ^( J$ F3 m11.4.4随机搜索263
w6 k. ?, s, [2 f* M11.4.5基于模型的超参数优化264* l' g: E# w# Z" a- {. |5 k' R
11.5调试策略.264- z& l$ F! j: H+ T! c ?
11.6示例：多位数字识别267
2 Z1 h* X9 z( T2 P% ~ ^' T. ^第12章应用.2691 d) r4 E" N# V1 @, j$ s
12.1大规模深度学习269
$ D% `7 u8 a2 ]7 n: Y12.1.1快速的CPU实现269
# t y) e1 g6 h' H _12.1.2GPU实现269
* D$ S5 g5 t9 }2 c* N12.1.3大规模的分布式实现.271
, @3 [+ R# v: x: Q! Z! K g$ h12.1.4模型压缩271
* J3 G1 a& Y& \12.1.5动态结构2727 w8 }, n3 N) F& c
12.1.6深度网络的专用硬件实现2736 o) U Z. R! ]5 s! M
12.2计算机视觉2741 ~8 a" y& r6 V6 m0 d5 s
12.2.1预处理275( Y) n* S1 A- l( y) z
12.2.2数据集增强277+ K* h" Q+ d: P& b' R1 P$ R5 P
12.3语音识别.278
8 a0 Q6 d9 [* I8 h) q' ^1 R( @2 X) b12.4自然语言处理2799 E1 i% f' N- J2 y/ ^) E
12.4.1n-gram.280
; e% b& H' ?. ? [6 `12.4.2神经语言模型281/ \4 p$ x; O$ A0 d& ?
12.4.3高维输出282( k5 g+ S) i- R( ^
12.4.4结合n-gram和神经语言模型286
; y2 e6 s- c3 N' m1 ~8 m' k12.4.5神经机器翻译287
) N6 i- |) T- C+ `12.4.6历史展望289
# W! F7 B. ]; E* \& E7 s0 r5 }12.5其他应用.290
3 k: f# e9 v: T7 V* |7 I$ P) S12.5.1推荐系统2906 I- F; F. j6 e2 Z( g# ?
12.5.2知识表示、推理和回答292* ^9 E+ f- N, ]. M
' g u w0 f& E ~9 I第3部分深度学习研究; a' }1 D1 M4 u; i
第13章线性因子模型297
. ]2 A/ ]' F4 i7 { z: @13.1概率PCA和因子分析297 _$ p0 X3 |- }& {0 S
13.2独立成分分析298
a5 \6 ]' e" j# ~0 m- @13.3慢特征分析3003 @0 N9 h* M& F5 t: t1 {3 k p
13.4稀疏编码.301
5 o& t! F" L4 u: }. d/ t13.5PCA的流形解释3049 p2 `, P7 [3 S2 |% V
第14章自编码器306
7 p. B' K+ u: ]+ B7 D/ X14.1欠完备自编码器306% S/ }1 Q- |: n! m
14.2正则自编码器307& [0 u- k4 {+ ]3 L2 y0 @
14.2.1稀疏自编码器307! |$ w* p7 T3 k0 F& h2 V$ w
14.2.2去噪自编码器309
! A& T8 V$ A. R% C9 v" q14.2.3惩罚导数作为正则.309
$ v+ R, l. P$ R3 X14.3表示能力、层的大小和深度310
4 [. w Y; l/ d# M& |% k14.4随机编码器和解码器.310: }8 r& B; d- L
14.5去噪自编码器详解311
, [& \% t. Y9 @0 x* y, x14.5.1得分估计312
8 ?9 O, q1 C2 T3 O9 t4 B+ H0 B! `14.5.2历史展望314! @: p- s9 d {/ f+ _' e
14.6使用自编码器学习流形314
: y( ~$ ?; b; z) k14.7收缩自编码器3177 o1 L' O g+ u" F' T2 r% E
14.8预测稀疏分解3193 W$ E2 n/ B5 J9 E
14.9自编码器的应用319- z$ K; D5 {4 O+ _* M8 E6 h; S
第15章表示学习321
: [; k% }+ p! Y& ^/ D; o0 D6 u1 }15.1贪心逐层无监督预训练3227 s# L6 z, s# H9 G: Y+ p
15.1.1何时以及为何无监督预训练有效有效323 \; g9 c0 L% x6 D
15.2迁移学习和领域自适应326
7 i6 \0 y( T0 K15.3半监督解释因果关系.3291 v( m! L$ X2 {& U9 x
15.4分布式表示332
0 d, W2 r# ?+ ?% {, H15.5得益于深度的指数增益336
* `1 |0 }( D2 g: m! I15.6提供发现潜在原因的线索337& u) V& c% g" L; ]: k
第16章深度学习中的结构化概率模型339 L& e' _6 Z3 Z8 h* A8 E# O# X1 g; m
16.1非结构化建模的挑战.339
* m% \* S' {; w# e/ j+ m16.2使用图描述模型结构.3420 H% X6 A& u% s& k o3 c- h
16.2.1有向模型342
0 b4 ~" Y( b- ~( }5 \/ M9 h; [16.2.2无向模型344
6 `% ?; b6 d2 W1 k* O/ W+ ^8 n16.2.3配分函数3454 W. U; v7 M& A8 M
16.2.4基于能量的模型346% w; E3 q, Z+ X, n( F
16.2.5分离和d-分离.347
/ r: r5 V! n2 T+ M+ S16.2.6在有向模型和无向模型中转换350
( E% t' D' ]1 @& \16.2.7因子图352( J$ T4 ~/ [2 m- g9 Y5 G9 i2 N
16.3从图模型中采样353
8 b" L. S) {" E$ s& d$ x* K$ R9 ~16.4结构化建模的优势353
" E$ ?) V6 H' \/ }# ^4 ~16.5学习依赖关系3543 ]1 A- w( \% K1 v/ b
16.6推断和近似推断354
. }# i p. [4 [5 A16.7结构化概率模型的深度学习方法.3557 y4 \5 f5 I) c/ ]6 u
16.7.1实例：受限玻尔兹曼机356
: Z$ F. s; O; `" |1 g第17章蒙特卡罗方法359* A1 v e! }8 q0 P R
17.1采样和蒙特卡罗方法.359# Y7 Y1 l6 ~8 }' L0 \, t; e( l
17.1.1为什么需要采样359* I5 B( I% M* B5 v4 Z, \
17.1.2蒙特卡罗采样的基础.359
: @, C0 l1 {$ z+ m) F17.2重要采样.360
0 O# _; d7 p- U$ x8 r5 L17.3马尔可夫链蒙特卡罗方法3626 S, w0 e% K, B6 k7 W
17.4Gibbs采样.365
2 ^$ W8 i/ f8 i Z, k; E17.5不同的峰值之间的混合挑战365- r9 `$ l s% i6 y, Z- q
17.5.1不同峰值之间通过回火来混合367
* Y/ B, M3 f' ^4 h5 Y) v. u17.5.2深度也许会有助于混合368( b' }. n" D' H& I
第18章直面配分函数369
2 I* c! p3 k3 [, I) ? v! }+ M4 e18.1对数似然梯度369
/ B9 A' H7 Z$ A2 B: R% F1 n18.2随机最大似然和对比散度370
9 |, Y: T* J4 L \8 c! ~: _18.3伪似然3754 b0 J3 N' o; v, e
18.4得分匹配和比率匹配.376' I) Q6 d* O; A3 ~& U+ Q* Q8 ?
18.5去噪得分匹配378& u3 `; R1 t& A6 k- ^& U) f) p
18.6噪声对比估计378" h& H1 L! C a) k! o8 w. S
18.7估计配分函数380
) M5 T2 ]% ?6 N* h18.7.1退火重要采样382 `' `0 Y( G$ `" [* y& ?7 Z
18.7.2桥式采样384, ?: v( c. i/ C$ o5 L" I5 @
第19章近似推断3855 l' P; g( @% ^, u) j/ y6 l5 o
19.1把推断视作优化问题.385 o; p# Y Q) O
19.2期望最大化386
/ {& u, k/ @ ]19.3最大后验推断和稀疏编码387/ A* @$ I0 k) ?" t Y1 ]! M
19.4变分推断和变分学习.389
4 i$ y$ s" p: z: N19.4.1离散型潜变量390
3 C1 j9 P S* ~19.4.2变分法3949 \1 _ z ^: W7 e2 l: a
19.4.3连续型潜变量396
: s# m1 u# h$ G/ E. x9 |19.4.4学习和推断之间的相互作用397
2 P3 C$ _8 Z! B* r6 z# m8 [9 q- F19.5学成近似推断397
9 ^4 k) i" |: j0 c19.5.1醒眠算法398! b* R1 ^) ~ Q7 }2 Z1 s/ f
19.5.2学成推断的其他形式.398
4 k# ?+ F9 N, u( v第20章深度生成模型399
1 D* _8 M" J& w$ c3 f20.1玻尔兹曼机399
* x+ M, A u [3 a20.2受限玻尔兹曼机400+ c6 c' g+ B( E9 ^$ U5 b% p
20.2.1条件分布401
' ^' r$ [' N2 z20.2.2训练受限玻尔兹曼机.4027 Y. P) F: q+ p* M
20.3深度信念网络402
7 J2 g( j6 v$ a0 o% T% i: _. h) ]20.4深度玻尔兹曼机404, H: g& o4 o( [! p% @2 g" {, H
20.4.1有趣的性质406
( C9 g; Q) i+ t0 [8 U5 n' |" R20.4.2DBM均匀场推断406
) G( u$ M. Z1 B5 w- d# ]7 p20.4.3DBM的参数学习408: f9 v0 z6 @% p1 K3 A0 F5 C
20.4.4逐层预训练408
+ b+ v+ q o% P20.4.5联合训练深度玻尔兹曼机410
$ U. @! T2 d, _20.5实值数据上的玻尔兹曼机413
& l# H3 A; J( h2 ]3 I( ?20.5.1Gaussian-BernoulliRBM413
) S8 U- h/ {8 C i/ e20.5.2条件协方差的无向模型4147 ^0 H; N0 V- m; |! K
20.6卷积玻尔兹曼机417/ S1 ]0 J# R T5 f7 K1 H; G
20.7用于结构化或序列输出的玻尔兹曼机418$ f o0 ?: S4 }
20.8其他玻尔兹曼机419; T5 G9 |% u" ^. g, I$ Z% k
20.9通过随机操作的反向传播419
" b3 ~4 v6 U8 L0 l20.9.1通过离散随机操作的反向传播420! R$ q A. X$ L9 X) {
20.10有向生成网络.422+ f* @9 b1 { H$ |
20.10.1sigmoid信念网络422! g' ^$ N! r) j' K* t8 z5 t, s; |
20.10.2可微生成器网络.423; |) r( @7 e' B; x
20.10.3变分自编码器.425
: Z e; c3 H3 h! x& C3 v2 }4 x20.10.4生成式对抗网络.4273 H8 K# Y; G. d v* g. D
20.10.5生成矩匹配网络.4291 |. R) M6 H5 e8 l& k
20.10.6卷积生成网络.4307 ]6 o3 z$ f; x& {
20.10.7自回归网络430
2 ]8 }& D( a3 N7 K. w20.10.8线性自回归网络.430 J* k) P+ Z/ _2 r, }
20.10.9神经自回归网络.4313 h$ D8 l5 w3 B1 D3 z. H- G( k
20.10.10NADE432. ], ^+ M% L% }1 T
20.11从自编码器采样433
9 d4 [; c! A) }' T0 G20.11.1与任意去噪自编码器相关的马尔可夫链4349 V- P' `" S' L u. c) A1 k7 n
20.11.2夹合与条件采样.434
/ [" A) S9 p/ _+ o- d3 M20.11.3回退训练过程.435% d$ _9 [' { U0 W0 J/ e2 E
20.12生成随机网络.435: j5 @, q( @' B0 ~/ c
20.12.1判别性GSN4363 r) O- S" t" c
20.13其他生成方案.4361 T+ Q5 S3 D W5 W' } E; t' r
20.14评估生成模型.437
! U) e2 K. Z; y4 C20.15结论438$ ^+ U" k7 m+ s5 P
参考文献.4395 X' h6 o) t2 P5 ^9 Y3 _6 A$ e
索引4864 k W- _. |4 a9 H3 \7 C+ b
' Z1 h4 r; U* O" M7 w. d1 w% HJava资料百度网盘下载地址链接（百度云）：java自学网（javazx.com） 深度学习 人工智能算法，机器学习奠基之作，AI圣经 PDF 高清 电子书 百度云.rar【密码回帖可见】: f& T- o, |+ C3 ]* J ]
# V3 p( |2 x; n' n- a: C6 x/ h
1 u0 N4 ?3 [2 ^, @( C) ~; z
+ p/ p# k1 `6 q. W U+ M5 S( z# O1 L3 o8 f0 N- O3 Z
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发表于 2018-5-15 00:09:00
