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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》
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9 i9 U9 C, }/ G6 \9 ]
' z/ d; |/ V, {, y6 J9 I作者：Goodfellow 伊恩古德费洛9 D" {+ H2 Z1 a, r. G$ y n
出版社：人民邮电出版社" s0 ~3 a! j% p. b% b: k5 M5 C. h
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书籍价格：123.80元
_: w* f2 P+ G' n, k: n/ B+ H# }
1 g( g* J& N" l' g7 ]! Y! U# G- q/ L8 f& f% R6 k; K
1 s5 z1 W k- ~7 {/ g. G" Zjava电子书目录：8 A/ x0 Q; Z/ m A0 k
第1章引言1
+ ?6 I# @/ z8 @' E1.1本书面向的读者7
0 ]/ c: E4 A* ]! C1.2深度学习的历史趋势8# M. m, M. J0 P) O0 m2 Y
1.2.1神经网络的众多名称和命运变迁8
) s# r! O. U# O0 P5 ~1 J6 B1.2.2与日俱增的数据量12
6 i, Y; c* s& C2 x1.2.3与日俱增的模型规模13; s$ A( x. O" g/ W8 E
1.2.4与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击15
7 ?; [& K8 M, c$ [4 B) x, @* @8 @7 B7 J3 O
第1部分应用数学与机器学习基础. L' @& ^ U0 @# I
第2章线性代数19
& u6 N8 u) ^# F7 j, R9 x2.1标量、向量、矩阵和张量19
% _1 D) M7 o% H2 s( E8 I2.2矩阵和向量相乘21
. {3 o. `6 F" T! n2.3单位矩阵和逆矩阵228 z, _9 Q+ h9 \
2.4线性相关和生成子空间237 b5 r2 s) c' M& a0 e
2.5范数249 k0 U/ v8 ~. m. B
2.6特殊类型的矩阵和向量25+ w, p" @5 N- ^, m* w/ ]7 X
2.7特征分解26( K7 A# W6 u3 b% c+ `% w
2.8奇异值分解28
! j# p$ `: B6 Z9 z4 G2.9Moore-Penrose伪逆28
: A0 a2 f7 t8 B3 R( J4 X0 B. M! [. v2.10迹运算29) c- t9 o& j# S* R8 x% z
2.11行列式30
, z6 c9 q% N9 `3 m, L2.12实例：主成分分析.30/ T1 J* t. X5 e! P/ S+ e+ Q0 c
第3章概率与信息论.34& T- d2 i! n5 g5 n5 O
3.1为什么要使用概率34
. u% y4 {6 M& s; ^9 [0 z- Q) Y( `3.2随机变量350 y8 F* M. N) |& w' F
3.3概率分布36) l w1 R0 m6 D* P j4 F
3.3.1离散型变量和概率质量函数36
0 p( B# N8 H- l0 Z' w3.3.2连续型变量和概率密度函数36. r6 V1 h1 B+ J& w3 o) G! n
3.4边缘概率37
8 f6 _9 m8 X O$ d( i3.5条件概率37
: Q- \& e, o7 F: }% \3.6条件概率的链式法则38
- X) E% |2 l# V9 K5 x* z2 q3.7独立性和条件独立性38
" K/ A( G: k. t* s" ?2 v! e3 M# U+ Q3.8期望、方差和协方差38
, r0 n, C6 o3 R/ |( X3.9常用概率分布39
) X! ?0 z, c# g7 k8 m @2 O3.9.1Bernoulli分布40
' x6 G# x2 |8 s, A7 f* A5 g3.9.2Multinoulli分布40' X+ q2 R/ Z# X) `0 @
3.9.3高斯分布40
) l0 |9 D5 `8 O% o3.9.4指数分布和Laplace分布41
# x3 _# l: J+ k) K1 a- L0 r: d* f3.9.5Dirac分布和经验分布42* J. @- b I' ?5 U' g
3.9.6分布的混合42
9 e& ? d9 q2 T: W) n3.10常用函数的有用性质43
. M) v: p1 U- _) e+ Z( w3.11贝叶斯规则45) c/ m; n4 s" [# `+ Z9 b( g" ~
3.12连续型变量的技术细节45' m" f* }5 i2 U6 Y
3.13信息论47& S, i* l& P4 n5 K" d
3.14结构化概率模型49$ @) l( F8 J( |/ R9 Q# B
第4章数值计算52
# g+ Q) j. B# K* O. Q4.1上溢和下溢52
4 D9 k1 F v$ K1 o6 J: k4.2病态条件539 s0 {0 `9 U, U6 ]
4.3基于梯度的优化方法53 R0 t" _$ s/ `8 w
4.3.1梯度之上：Jacobian和Hessian矩阵56
2 p9 l1 ? k! R% G3 v4.4约束优化601 _: T0 r' r1 S4 Y1 N+ q D
4.5实例：线性最小二乘61
3 b2 f/ B$ w7 O0 W/ a+ O$ j$ L3 B第5章机器学习基础.63
0 i5 v, f7 ]% H# r0 j5.1学习算法63# l& a* T3 Z% w8 X0 [- V2 w
5.1.1任务T63$ U& J+ L2 m) I5 u8 S) @& I
5.1.2性能度量P66
y0 u7 Q" w4 ]% b3 Y; Z4 t c5.1.3经验E665 Q$ B0 y5 Z3 @& ~: V$ b
5.1.4示例：线性回归68. F2 n% R, x4 O$ C& e$ _: a, a& Y4 p
5.2容量、过拟合和欠拟合70
9 r: }; c/ M, ]2 h) O5.2.1没有免费午餐定理735 ~4 U' s+ j) \3 I& n; P
5.2.2正则化74% ~4 J* e' W9 B0 a; I* v
5.3超参数和验证集768 q- x. V1 W/ ?" b7 X
5.3.1交叉验证76
, I8 c! V. w/ j* X- h5.4估计、偏差和方差.77% e a# A& I/ x$ R
5.4.1点估计77
* f- g, M5 ]- a6 R2 g5.4.2偏差78
$ q2 s F- o9 g& p: c) E5.4.3方差和标准差80
/ o& [. }. R5 }5.4.4权衡偏差和方差以最小化均方误差81
; g! r3 W6 ^% x8 H8 S Q5.4.5一致性82
4 t a. o! m7 U& x8 V6 x, Q5.5最大似然估计82$ `% {1 `; u/ x# R, Y4 u" @5 q
5.5.1条件对数似然和均方误差84
1 O* f D9 S& Y5.5.2最大似然的性质847 z& J5 R2 y% k4 I( L% @% ?% a
5.6贝叶斯统计85+ Z. ^" N+ h4 R7 K4 d
5.6.1最大后验(MAP)估计87" M; ]7 P" N7 }( H% b: ^/ e
5.7监督学习算法881 |' b0 i9 u3 { e( o: h
5.7.1概率监督学习88 {8 Z# L$ d0 S! m; e1 }+ J# E
5.7.2支持向量机88
5 a6 C! [3 Z/ y5.7.3其他简单的监督学习算法907 p& p8 W( ~# w0 x+ {& `
5.8无监督学习算法91; }: u$ g1 t$ }. }# e
5.8.1主成分分析92, P j' F* U7 i9 {' |( s. }
5.8.2k-均值聚类.948 p+ s) ?, z/ S, Y# t& V
5.9随机梯度下降94: \& H B: r$ h6 \ q% l6 s$ \
5.10构建机器学习算法96
3 b5 d. I/ N3 L& O5.11促使深度学习发展的挑战96
5 n% I# ?% C5 S- b5.11.1维数灾难97% q8 U0 |, l' b5 p; q$ t. X- p$ Q$ x
5.11.2局部不变性和平滑正则化97$ e/ q; Q+ c) z5 l' P( n4 F9 @
5.11.3流形学习99
& t; ]% J9 n. `" T0 c
- M% U+ D+ g6 v6 H第2部分深度网络：现代实践# m2 I4 {2 C7 n/ y) d* p
第6章深度前馈网络105, W2 \) O5 L/ ]2 K7 `0 C
6.1实例：学习XOR107
4 u$ V) G- S4 k5 A6.2基于梯度的学习110
. |9 B+ P' a' t# K: m6.2.1代价函数111
7 K: Y" r2 w N+ {( M6.2.2输出单元1133 G5 r* \! K9 d" K7 p
6.3隐藏单元119+ q, @% R2 F; [+ z% s' g2 g
6.3.1整流线性单元及其扩展120
" P( A$ o, M4 P$ R6.3.2logisticsigmoid与双曲正切函数121, C, l6 |2 O# m5 W+ h
6.3.3其他隐藏单元122
% d/ Y6 f& o* `- o( ~6.4架构设计123
5 `- O9 R8 l0 `0 A7 `# ? J6.4.1万能近似性质和深度.123
# V$ P4 L+ ?0 ~& u% ~3 j6.4.2其他架构上的考虑.126/ K( W+ U- O3 F2 M
6.5反向传播和其他的微分算法.126
- D% P- E! @8 E& l- R3 |( P2 j; p# J8 Y6.5.1计算图1277 K" Z& M D2 a
6.5.2微积分中的链式法则.128
1 J/ k0 n `9 d6.5.3递归地使用链式法则来实现反向传播128- p: T! Q( t; ?' c
6.5.4全连接MLP中的反向传播计算131
' R: N9 r3 l4 l6.5.5符号到符号的导数.131# M9 O d: f# r! v$ k
6.5.6一般化的反向传播.133
2 G+ e. ^" i& O6.5.7实例：用于MLP训练的反向传播.1351 G( o# j( m' m! T7 \; {6 s! O1 j+ j) P
6.5.8复杂化137
% V' f: m! j1 b/ U" P1 p- s6.5.9深度学习界以外的微分137" y4 l+ H% S) {! B
6.5.10高阶微分138
. S, y3 N- I7 X1 s6.6历史小记1398 T& _0 w" i4 o4 P& S2 f
第7章深度学习中的正则化141
6 Y9 j$ g) s1 x5 y$ L% F% d7.1参数范数惩罚142
5 f1 c' z+ |$ l0 S, F7.1.1L2参数正则化142
5 L5 T w! [( J9 o4 M7.1.2L1正则化1446 Y- R# \9 D' u; u
7.2作为约束的范数惩罚146
7 b8 C; h% W9 z( ~" A+ a7.3正则化和欠约束问题147
( |- W! \8 z2 z7 p! i7.4数据集增强148+ K9 v/ @% ]0 Z6 r5 `4 H( N
7.5噪声鲁棒性149/ O! y9 C0 z" P6 Q8 u4 @* [
7.5.1向输出目标注入噪声.1503 c9 |7 M9 |* r
7.6半监督学习150
) j7 S ]9 O0 @5 M( Y: o7.7多任务学习150, s& m. z! b% R1 M
7.8提前终止1510 {/ h- p. t7 a! A
7.9参数绑定和参数共享1561 ?3 I+ n/ b/ M# ]" R+ W3 T
7.9.1卷积神经网络156+ n0 n6 x0 Q+ E
7.10稀疏表示.157
# t- n% a) ?, ?2 S- g7.11Bagging和其他集成方法.158
8 L) a2 d* c% H# n: c6 h/ T7.12Dropout159' B6 _ N1 f' P! E- b1 r5 y- G
7.13对抗训练.165. D$ [! X/ I9 d& g: Z
7.14切面距离、正切传播和流形正切分类器167
! o) t" V' ~ }; p第8章深度模型中的优化.169
/ o/ x% P2 L* O% ]8.1学习和纯优化有什么不同169
/ K0 Y9 `1 i5 ^7 X" h9 y8 u1 }1 O8.1.1经验风险最小化169
$ e; a& P! E1 i1 m0 ~# n8.1.2代理损失函数和提前终止170
+ k4 v' O' y8 I, S' N& O% I8.1.3批量算法和小批量算法170
- c: ]( j% g7 j, u+ G% w8.2神经网络优化中的挑战173
8 D- |1 N' J& ^9 ]3 i* o8.2.1病态173: x7 F" `& i6 @
8.2.2局部极小值1747 D$ v* A ^2 ]/ y& l
8.2.3高原、鞍点和其他平坦区域.175
3 A0 b; z+ m" R) z8 A3 I0 u8.2.4悬崖和梯度爆炸177+ v+ L+ m* ]: D/ z) O" J
8.2.5长期依赖177. ^) z" u1 q: f8 U+ Z( b
8.2.6非精确梯度178& k8 P% Q. T. f4 b7 o
8.2.7局部和全局结构间的弱对应178
" @/ Z- m) m+ L4 Z8.2.8优化的理论限制179
/ U6 k" i* A- h+ y8.3基本算法180
$ ~& L( ^8 m' ]0 w8.3.1随机梯度下降180+ C" L( r0 ~$ p& t" s
8.3.2动量181
1 ~9 G% ]: Z0 Y9 f- M8.3.3Nesterov动量.183- x2 ?+ D6 V4 R6 [
8.4参数初始化策略184
4 v. @; l4 x$ X4 U, x k6 h8.5自适应学习率算法187& a; j: E/ z9 L& p; ~+ ^
8.5.1AdaGrad187
) H, H9 z0 B) J8 ?0 W8.5.2RMSProp188
! @6 }+ p C$ K8.5.3Adam189- z/ K; O z9 b* j$ n* Q
8.5.4选择正确的优化算法.190
1 `$ S5 \+ P& F1 s8.6二阶近似方法190. O. x' ~" h/ `
8.6.1牛顿法190
5 i4 G1 h0 z$ ^, y( R$ f `( [8.6.2共轭梯度191
) v, O5 K* s! x1 {3 z) i; n# u8.6.3BFGS193& I& ]( N' {- H: d% k
8.7优化策略和元算法194; P) d G7 A; u2 I! @% Y) c4 P
8.7.1批标准化194 e5 q3 b( X8 c/ B7 c
8.7.2坐标下降196
, X4 K+ h. R6 z3 g4 Q8.7.3Polyak平均197
" W2 b4 @0 I3 Q5 S1 x8.7.4监督预训练1976 N6 u- y3 |: I: i5 h
8.7.5设计有助于优化的模型199$ _1 x) T& W6 D3 s0 a/ G: N \
8.7.6延拓法和课程学习.199
* R1 }0 F4 V6 J& I$ x第9章卷积网络2018 L+ p3 ^' n4 e
9.1卷积运算201
+ n! L+ ?* Z$ m) s( k! A9.2动机203
! \+ Q& T8 r$ T0 M' N3 [9.3池化207
; X) t/ A5 c! A- U! c9.4卷积与池化作为一种无限强的先验210
9 p3 P! y E# L' r9.5基本卷积函数的变体211
" |- f7 C a8 }) O2 ?) }0 M9.6结构化输出218& i) r. ~6 t: \( X2 N8 b' u: M
9.7数据类型2195 V( w% |( Z$ y Q+ ~9 @7 C
9.8高效的卷积算法220, _% w0 m0 `4 g
9.9随机或无监督的特征220
* h8 r5 h1 M! V% B5 \+ \, f8 @( @9.10卷积网络的神经科学基础221& e8 ?4 Q$ M, b; o
9.11卷积网络与深度学习的历史226
; q2 d8 k6 Z4 v0 P0 y& f7 W" k第10章序列建模：循环和递归网络227# a1 x" m u7 i$ L
10.1展开计算图2289 m8 }; {& l8 v! A
10.2循环神经网络230. O9 Y M1 ~+ }
10.2.1导师驱动过程和输出循环网络2322 F9 j' G2 S! X! k- y0 M) l6 }
10.2.2计算循环神经网络的梯度233
' G6 \; p: s* I" w: {* I10.2.3作为有向图模型的循环网络235
! G: p% D$ H6 T- g2 ?0 H0 }10.2.4基于上下文的RNN序列建模237
7 \ A: q9 w4 P8 r: B10.3双向RNN239
d {$ q# Y1 t t* S0 @. |" u* x y: ~10.4基于编码-解码的序列到序列架构240% I' Q/ }0 g9 s$ O. v) O
10.5深度循环网络242$ ]4 P/ D+ n$ H/ t
10.6递归神经网络243
4 ~7 k7 B( R( ^ a# x0 }10.7长期依赖的挑战244
+ ~( F2 a0 e5 j# A# T10.8回声状态网络245
5 A5 y$ C; l. d$ H% M+ B$ U* H, W10.9渗漏单元和其他多时间尺度的策略247
( S2 ?+ S; v# s9 {10.9.1时间维度的跳跃连接.247
5 C& |4 K; S( z1 I, ]+ W8 p10.9.2渗漏单元和一系列不同时间尺度247; y) k5 p% s8 M- ?& `
10.9.3删除连接248
' [' k( a) ]7 O2 J. w! b( a% ^10.10长短期记忆和其他门控RNN2480 y- O7 |7 Y& A$ N$ C7 Q
10.10.1LSTM248
0 R$ ~& N; s. v% \8 r2 e10.10.2其他门控RNN2500 L, r6 u* c; q! n; ^
10.11优化长期依赖.251
) ]5 L. Y9 t2 s5 v10.11.1截断梯度251
( n% h9 ]1 j5 ?1 l+ \" I10.11.2引导信息流的正则化252
: p9 _( b" T! p0 e10.12外显记忆253* y! \, P" Y6 v& k
第11章实践方法论2561 {0 N7 D9 j' B- Q
11.1性能度量.256- l& e( M# ]! r% U7 l$ V8 f
11.2默认的基准模型258
: y# F9 z3 X j" b1 r L' k/ J11.3决定是否收集更多数据259+ T& P0 r( c" }+ s
11.4选择超参数259) N5 P, J! ]; B- \ z
11.4.1手动调整超参数259
; m% L" h E8 e) |; h$ t9 D11.4.2自动超参数优化算法.262
$ K, w5 Z& O: l+ C" _: l3 @11.4.3网格搜索262
0 ]3 w; G! D6 n K11.4.4随机搜索263
# t9 [( H9 k. W) Y11.4.5基于模型的超参数优化264$ C1 z% O7 S$ z4 \& C
11.5调试策略.2646 B: t. z3 r& M( v2 _8 C* K
11.6示例：多位数字识别267
~1 Q0 }) j- T5 s* W7 Y% D第12章应用.269
( f3 c( v+ q7 [8 F% d/ a12.1大规模深度学习2695 a1 M5 G6 V/ Q3 w5 \
12.1.1快速的CPU实现269
$ `- e# D3 k, T9 S. W; r' b M8 I4 `% d8 a12.1.2GPU实现269
7 S5 ]8 X1 A7 |/ s12.1.3大规模的分布式实现.271
% ]* H4 s' o" |' n+ e Y% v! V12.1.4模型压缩271( _/ q/ d7 M, e4 Y% ~0 C6 k
12.1.5动态结构272$ K" E4 f' |2 m
12.1.6深度网络的专用硬件实现273
& Z" f' A. A1 d8 T- E7 J/ \+ @12.2计算机视觉274, M" P% r" p1 {& S' G& J
12.2.1预处理2756 I# K! b# f( s- A- t
12.2.2数据集增强277+ Z8 [! W+ p# V
12.3语音识别.278
h' t9 P5 o$ H# \+ Z+ A- k2 {# M12.4自然语言处理279
( T4 N; I ?3 u4 e. G0 u# _5 Y12.4.1n-gram.280
" u; o. b* u6 C* I) h: i& V O12.4.2神经语言模型281& }+ C2 \6 x, g7 J
12.4.3高维输出282
3 F1 D6 B; F7 T1 |( {12.4.4结合n-gram和神经语言模型286
7 v& M# Z0 H2 Y0 O) g12.4.5神经机器翻译287
1 z8 x9 l. l+ Z& w+ q/ K. o12.4.6历史展望289
% k" L8 @, q* Y/ I- ?. F12.5其他应用.290
& @1 D! e y# i4 w0 Q E12.5.1推荐系统290
) X% r9 w$ p. F$ j) V12.5.2知识表示、推理和回答292
, ^* k1 d1 m% u. k- R) ]2 w/ \' D3 ?$ ]" x' [* P8 D$ }
第3部分深度学习研究4 y9 G4 u9 U0 v8 l; y% D
第13章线性因子模型297
- K& B$ s! y5 { t. K1 h; f: R; J13.1概率PCA和因子分析2972 ~( ^8 I2 f0 Z5 s! J. |6 k# B
13.2独立成分分析298
4 A) w4 w, v" ~, v6 k13.3慢特征分析300% G2 }; ~9 K0 [ S0 B) N- r* r6 H8 l
13.4稀疏编码.301
$ S. m% L7 _2 x. S8 M1 a13.5PCA的流形解释304% q; s' B% E" M5 u% C) f
第14章自编码器306
M" V6 L' s1 F14.1欠完备自编码器306
0 {/ n; \+ h+ u& B14.2正则自编码器307
/ ^% h. y2 {" U( L3 l14.2.1稀疏自编码器307
3 r% U& ]" Y1 a6 H5 t7 S14.2.2去噪自编码器309
: h$ [ L/ |' s' j# A& F14.2.3惩罚导数作为正则.309
5 ~+ C% o/ O. m9 r3 O14.3表示能力、层的大小和深度310
n5 {1 x5 Q( [% j( p: o' X14.4随机编码器和解码器.310
m- W$ s( E2 Y0 Z* z" Q% f J( N14.5去噪自编码器详解311
6 u- ?8 s# D2 V; J$ f, }- i14.5.1得分估计312
) ]. T6 e1 ? j! g8 w) g14.5.2历史展望314* M. c& s3 o8 L5 J, l$ M$ W( h5 `
14.6使用自编码器学习流形3140 w0 O4 c% z7 M8 h6 _; F0 Y
14.7收缩自编码器317
0 U0 g, t$ w P( ~14.8预测稀疏分解319
+ P! T/ D4 x& s7 P) P: O$ ?14.9自编码器的应用319
( K: P3 y; x4 ^0 n第15章表示学习321+ d7 G |7 ?. I/ [! @' R& J4 R. [
15.1贪心逐层无监督预训练322( w1 y/ q: H0 ~) U9 C0 z. B: z( O
15.1.1何时以及为何无监督预训练有效有效323! X+ \, t3 d ~' b
15.2迁移学习和领域自适应326, u# ]9 T* D3 u( ^" G$ K
15.3半监督解释因果关系.329
( G# U- m; U" R/ o4 `8 g15.4分布式表示332$ J$ }# ]" F2 I3 P0 X# F
15.5得益于深度的指数增益3364 H7 I' h. d$ q- M( V
15.6提供发现潜在原因的线索337
$ M; ]5 w& N% k2 f) g- q3 W- t$ y第16章深度学习中的结构化概率模型339
" {0 V0 J- i S, |2 L" u16.1非结构化建模的挑战.339
$ I# a, m6 C$ H/ w" y9 w0 y16.2使用图描述模型结构.342
( s4 C! P1 t# r% X# n! B, y) j9 }: E16.2.1有向模型3420 }" U1 ~6 c" ^
16.2.2无向模型3448 G" v+ W$ | n. M) a ^
16.2.3配分函数345
- I& I$ W( z1 x/ a% C7 `16.2.4基于能量的模型346* T* b0 G. T" y/ r* b1 ^: T! ~5 j
16.2.5分离和d-分离.347
* J' e( g7 c$ O, s16.2.6在有向模型和无向模型中转换350
( e, D$ Q4 _7 a9 ^1 ^16.2.7因子图352& H: ?' r* a, B8 M# j0 w. `
16.3从图模型中采样353
- z( F# F0 p$ \16.4结构化建模的优势353+ h' T8 e0 i7 V
16.5学习依赖关系3545 u! C2 k( K2 G9 Q* }! ~; t
16.6推断和近似推断3541 H! l" S3 v* D k
16.7结构化概率模型的深度学习方法.355
: q+ ~2 V [- v3 o16.7.1实例：受限玻尔兹曼机356
: _ J3 D- X5 p第17章蒙特卡罗方法359; }. x2 x1 Q9 q7 u1 j# R- ?9 f
17.1采样和蒙特卡罗方法.359
: O: S* V j m7 U5 x& ]3 x }17.1.1为什么需要采样3597 e2 @( R }. o2 Q5 F( g: y$ @
17.1.2蒙特卡罗采样的基础.359
( d/ v) v( Z* `3 C0 H' u17.2重要采样.360
. x' O1 Y/ \, `- c$ `! A17.3马尔可夫链蒙特卡罗方法362
2 j7 {( i0 r9 a( |* {& L17.4Gibbs采样.365
& m4 ?' d0 {2 b8 C4 B$ |! m: u17.5不同的峰值之间的混合挑战3656 g% Q2 d( @0 }! k1 Z
17.5.1不同峰值之间通过回火来混合367
/ X' J% G$ ^5 w& s( u17.5.2深度也许会有助于混合368
/ S0 B5 O" S: d4 |; x第18章直面配分函数369
% f. h _! j* A3 V18.1对数似然梯度3691 w3 z" V# t" H k: k% M
18.2随机最大似然和对比散度370
' v* m; H) ]( }4 W18.3伪似然375+ h0 ~# ~, o/ r4 H
18.4得分匹配和比率匹配.376; M1 [& l# I4 H# q7 N& l: R
18.5去噪得分匹配378
0 m$ ~3 S" M' V5 U& B3 [1 [; y" y3 z18.6噪声对比估计3789 N1 u4 L, G$ K$ @% M0 w
18.7估计配分函数3804 @1 \3 u5 H8 v' s- b
18.7.1退火重要采样382
/ D" J" {# A% @ [+ Q. O18.7.2桥式采样384( Z, F. D" u, t
第19章近似推断3856 Z9 ?' M; _* I
19.1把推断视作优化问题.385. i1 @- o+ u l. { ?
19.2期望最大化386
6 O* h, F2 L1 z19.3最大后验推断和稀疏编码387, `8 o; ~ Q* J* h: K3 T% r m: h
19.4变分推断和变分学习.389- Z; }' n3 \' g1 ]7 d
19.4.1离散型潜变量390
1 U d7 m: |) Z& P, G" v19.4.2变分法394
3 R) r: S1 `7 i4 F19.4.3连续型潜变量3961 Q3 A g$ z+ u, V/ Q4 g4 H
19.4.4学习和推断之间的相互作用397; j4 ^: e. {* w3 [3 D+ k8 Q
19.5学成近似推断397
) M- H! Z& `: @7 t0 a19.5.1醒眠算法398( @. N# v& m, V! W: L
19.5.2学成推断的其他形式.398& G b! I9 M1 B/ Q8 }5 S
第20章深度生成模型399' Z, x' d S5 v. p% W, l
20.1玻尔兹曼机399
' i+ y3 I- G8 q$ M/ d20.2受限玻尔兹曼机400
: c/ n5 \7 O7 z/ T3 h8 J% P2 T, f20.2.1条件分布401
+ [: s# l8 I& M4 D/ E20.2.2训练受限玻尔兹曼机.402
1 [- u* T/ ~0 B- U9 }20.3深度信念网络402
# i: @' h- u& ]$ v20.4深度玻尔兹曼机404
5 ~- C9 X) T$ m8 ^6 u20.4.1有趣的性质406# B3 @% P4 p, l) R
20.4.2DBM均匀场推断406 k2 h0 Q E( u, _/ s5 P( M1 e; }2 s
20.4.3DBM的参数学习408% R4 o6 m/ n" C' p Y5 @/ ?4 \2 ~
20.4.4逐层预训练408, v/ c" K% h" D5 @/ |
20.4.5联合训练深度玻尔兹曼机410; M+ y2 S) N7 w' K& v
20.5实值数据上的玻尔兹曼机413
- K' E8 e4 g3 F; H* S20.5.1Gaussian-BernoulliRBM4137 n% f( M+ I/ t! f$ G
20.5.2条件协方差的无向模型414- Y3 }- \/ S# B6 E4 w
20.6卷积玻尔兹曼机417& o. t j( s( O, B+ F4 C! P
20.7用于结构化或序列输出的玻尔兹曼机4187 s3 w4 d( k4 |
20.8其他玻尔兹曼机419- z7 a9 A* B L0 X& Z% G3 V
20.9通过随机操作的反向传播419
+ r7 T% q4 B: q9 I20.9.1通过离散随机操作的反向传播420) n8 I p3 |( T1 _ z
20.10有向生成网络.4229 m3 D# _8 l' b- o5 N) b. I
20.10.1sigmoid信念网络422
, \8 }0 q5 J9 |* L9 E% [3 n20.10.2可微生成器网络.423' s9 T9 u* k7 s! i; ~
20.10.3变分自编码器.4251 l4 |" M U; O. Z/ p+ t7 D! m: V
20.10.4生成式对抗网络.427
, t* a4 \9 C: e5 p; n0 B20.10.5生成矩匹配网络.429
9 L" B3 s4 n8 s J) Z20.10.6卷积生成网络.430
5 t/ `" v/ Q1 K' `20.10.7自回归网络430
9 b5 Z( e4 e5 j* r6 U20.10.8线性自回归网络.430" \, X; N4 F" _: k6 J+ w9 d7 B
20.10.9神经自回归网络.431
8 M6 Q4 w& R; U: @ g9 {( t20.10.10NADE432 M2 T! s# V0 a, Y
20.11从自编码器采样433/ E4 k' Q3 X" }! R- W
20.11.1与任意去噪自编码器相关的马尔可夫链434
- @- g. M) c- v+ j3 o% u" u1 L20.11.2夹合与条件采样.434+ r# u! X2 p, h" M
20.11.3回退训练过程.4350 F, f2 S3 K% q8 f% T3 ]! C
20.12生成随机网络.435
0 z5 G3 b3 }9 e8 \4 z$ F20.12.1判别性GSN436
! B" ^& c. N8 t( Y @7 ?( k5 W$ s; k20.13其他生成方案.4363 x8 g9 |. ~2 b
20.14评估生成模型.437
' A( O- l6 {5 }9 A) j" M( y20.15结论438+ T8 `* Y; ^: o1 r6 h/ r# D% W
参考文献.439( \" S9 d& h6 D3 i& I) p6 s1 E* }$ Q
索引486( d6 Y& F7 H6 X4 U3 r
+ L8 v$ o$ B- C K9 ]! zJava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】# ]2 F$ o4 Q1 y; x* X! O) w
! P3 r* B0 o& o( Q' V( p& u+ C7 ?
4 L/ i g, G, C+ D& v' \
8 d2 `" w t$ _; f2 @. ?) @/ n" Y# w$ W
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发表于 2018-5-15 00:09:00
