具体描述
YL19747 9787115480248 9787115388025
图解深度学习
山下隆义 (作者) 张弥 (译者)
定价 59元
系列书名图灵程序设计丛书
书 号9787115480248
定 价59.00 元
页 数216
印刷方式四色
开 本大32开
本书从深度学习的发展历程讲起，以丰富的图例从理论和实践两个层面介绍了深度学习的各种方法，以及深度学习在图像识别等领域的应用案例。内容涉及神经网络、卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自编码器、泛化能力的提高等。此外，还介绍了包括Theano、Pylearn2、Caffe、DIGITS、Chainer和TensorFlow在内的深度学习工具的安装和使用方法。
前言 阅读
第1章 绪论 阅读
第2章 神经网络 阅读
第3章 卷积神经网络
第4章 受限玻尔兹曼机
第5章 自编码器
第6章 提高泛化能力的方法
第7章 深度学习工具
第8章 深度学习的现在和未来
参考文献
图解机器学习
《图解机器学习》用丰富的图示，从ZUI小二乘法出发，对基于ZUI小二乘法实现的各种机器学习算法进行了详细的介绍。第Ⅰ部分介绍了机器学习领域的概况；第Ⅱ部分和第Ⅲ部分分别介绍了各种有监督的回归算法和分类算法；第Ⅳ部分介绍了各种监督学习算法；第Ⅴ部分介绍了机器学习领域中的新兴算法。书中大部分算法都有相应的MATLAB程序源代码，可以用来进行简单的测试。
第I部分 绪 论
第1章 什么是机器学习
1．1 学习的种类
1．2 机器学习任务的例子
1．3 机器学习的方法
第2章 学习模型
2．1 线性模型
2．2 核模型
2．3 层级模型
第II部分 有监督回归
第3章 小二乘学习法
3．1 小二乘学习法
3．2 小二乘解的性质
3．3 大规模数据的学习算法
第4章带有约束条件的小二乘法
4．1 部分空间约束的小二乘学习法
4．2 ｌ2 约束的小二乘学习法
4．3 模型选择
第5章 稀疏学习
5．1 ｌ1 约束的小二乘学习法
5．2 ｌ1 约束的小二乘学习的求解方法
5．3 通过稀疏学习进行特征选择
5．4 ｌp约束的小二乘学习法
5．5 ｌ1+ｌ2 约束的小二乘学习法
第6章 鲁棒学习
6．1 ｌ1 损失小化学习
6．2 Huber损失小化学习
6．3 图基损失小化学习
6．4 ｌ1 约束的Huber损失小化学习
第III部分 有监督分类
第7章 基于小二乘法的分类
7．1 小二乘分类
7．2 0/1 损失和间隔
7．3 多类别的情形
第8章 支持向量机分类
8．1 间隔大化分类
8．2 支持向量机分类器的求解方法
8．3 稀疏性
8．4 使用核映射的非线性模型
8．5 使用Hinge损失小化学习来解释
8．6 使用Ramp损失的鲁棒学习
第9章 集成分类
9．1 剪枝分类
9．2 Bagging学习法
9．3 Boosting 学习法
第10章 概率分类法
10．1 Logistic回归
10．2 小二乘概率分类
第11 章序列数据的分类
11．1 序列数据的模型化
11．2 条件随机场模型的学习
11．3 利用条件随机场模型对标签序列进行预测
第IV部分 监督学习
第12章 异常检测
12．1 局部异常因子
12．2 支持向量机异常检测
12．3 基于密度比的异常检测
第13章 监督降维
13．1 线性降维的原理
13．2 主成分分析
13．3 局部保持投影
13．4 核函数主成分分析
13．5 拉普拉斯特征映射
第14章 聚类
14．1 K均值聚类
14．2 核K均值聚类
14．3 谱聚类
14．4 调整参数的自动选取
第V部分 新兴机器学习算法
第15章 在线学习
15．1 被动攻击学习
15．2 适应正则化学习
第16章 半监督学习
16．1 灵活应用输入数据的流形构造
16．2 拉普拉斯正则化小二乘学习的求解方法
16．3 拉普拉斯正则化的解释
第17章 监督降维
17．1 与分类问题相对应的判别分析
17．2 充分降维
第18章 迁移学习
18．1 协变量移位下的迁移学习
18．2 类别平衡变化下的迁移学习
第19章 多任务学习
19．1 使用小二乘回归的多任务学习
19．2 使用小二乘概率分类器的多任务学习
19．3 多次维输出函数的学习
第VI部分 结 语
第20章 总结与展望
参考文献
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