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Deep Learning pdf 中文版

简介:今天小编给大家带来了 Deep Learning中文版 供大家下载研究学习,Deep Learning(深度学习)是机器学习中一个非常接近AI的领域,其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。人类如果
软件大小: 6.4M
应用平台: Windows
软件类别: 应用软件
软件评级: 5星
软件语言: 简体中文
更新时间: 2020-09-19
软件介绍
今天小编给大家带来了Deep Learning中文版供大家下载研究学习,Deep Learning(深度学习)是机器学习中一个非常接近AI的领域,其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。人类如果能够完全掌握机器自主学习的算法,那么未来机器将可以帮助人们做很多复杂的事情,如果你对这些感兴趣并且充满求知欲的话,那就从Deep Learning开始吧。

Deep Learning的基本思想

假设我们有一个系统S,它有n层(S1,…Sn),它的输入是I,输出是O,形象地表示为: I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O,如果输出O等于输入I,即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失(呵呵,大牛说,这是不可能的。信息论中有个“信息逐层丢失”的说法(信息处理不等式),设处理a信息得到b,再对b处理得到c,那么可以证明:a和c的互信息不会超过a和b的互信息。这表明信息处理不会增加信息,大部分处理会丢失信息。当然了,如果丢掉的是没用的信息那多好啊),保持了不变,这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失,即在任何一层Si,它都是原有信息(即输入I)的另外一种表示。现在回到我们的主题Deep Learning,我们需要自动地学习特征,假设我们有一堆输入I(如一堆图像或者文本),假设我们设计了一个系统S(有n层),我们通过调整系统中参数,使得它的输出仍然是输入I,那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征,即S1,…, Sn。
对于深度学习来说,其思想就是对堆叠多个层,也就是说这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式,就可以实现对输入信息进行分级表达了。
另外,前面是假设输出严格地等于输入,这个限制太严格,我们可以略微地放松这个限制,例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可,这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。上述就是Deep Learning的基本思想。

目录

第一章 前言
第二章 线性代数
第三章 概率与信息论
第四章 数值计算
第五章 机器学习基础
第六章 深度前馈网络
第七章 深度学习中的正则化
第八章 深度模型中的优化
第九章 卷积网络
第十章 序列建模:循环和递归网络
第十一章 实践方法论
第十二章 应用
第十三章 线性因子模型
第十四章 自编码器
第十五章 表示学习
第十六章 深度学习中的结构化概率模型
第十七章 蒙特卡罗方法
第十八章 面对配分函数
第十九章 近似推断
第二十章 深度生成模型
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