POLECAMY
Koszyk
Deep Learning
Współczesne systemy uczące się
Redakcja:
Wydawca:
Format:
pdf, ibuk
Deep learning to rodzaj systemu uczącego się, który pozwala komputerom na naukę na podstawie doświadczeń i zrozumienie świata w sennie hierarchii pojęć. Ponieważ komputer gromadzi wiedzę na podstawie doświadczeń, nie potrzebny jest nadzór człowieka w celu określenia całej wiedzy potrzebnej komputerowi. Hierarchia pojęć pozwala komputerowi uczyć się skomplikowanych pojęć rozbudowując je na podstawie prostszych elementów. Graf takich hierarchii będzie miał głębokość wielu warstw.
Książka wprowadza szeroki zakres tematów z zakresu deep learning.
| Rok wydania | 2018 |
|---|---|
| Liczba stron | 900 |
| Kategoria | Zastosowania informatyki |
| Wydawca | Wydawnictwo Naukowe PWN |
| ISBN-13 | 978-83-01-19583-0 |
| Numer wydania | 1 |
| Język publikacji | polski |
| Informacja o sprzedawcy | ePWN sp. z o.o. |
Ciekawe propozycje
Spis treści
| 1. Wprowadzenie | 1 |
| 1.1. Kto powinień przeczytać tę książkę? | 9 |
| 1.2. Historyczne trendy deep learningu | 11 |
| I Podstawy matematyki stosowanej i systemów uczących się | 27 |
| 2. Algebra liniowa | 29 |
| 2.1. Skalary, wektory, macierze i tensory | 29 |
| 2.2. Mnożenie macierzy i wektorów | 32 |
| 2.3. Macierze jednostkowe i odwrotne | 34 |
| 2.4. Zależność liniowa i zakres | 35 |
| 2.5. Normy | 37 |
| 2.6. Macierze i wektory specjalne | 38 |
| 2.7. Rozkład na wartości własne | 40 |
| 2.8. Dekompozycja wartości osobliwej | 42 |
| 2.9. Uogólniona macierz odwrotna (Moore’a–Penrose’a) | 43 |
| 2.10. Operator śladowy | 44 |
| 2.11. Wyznacznik | 45 |
| 2.12. Przykład: analiza głównych składowych | 45 |
| 3. Prawdopodobieństwo i teoria informacji | 51 |
| 3.1. Dlaczego prawdopodobieństwo? | 52 |
| 3.2. Zmienne losowe | 54 |
| 3.3. Rozkłady prawdopodobieństwa | 54 |
| 3.4. Prawdopodobieństwo brzegowe | 56 |
| 3.5. Prawdopodobieństwo warunkowe | 57 |
| 3.6. Reguła łańcuchowa w prawdopodobieństwie warunkowym | 57 |
| 3.7. Niezależność oraz niezależność warunkowa | 58 |
| 3.8. Wartość oczekiwana, wariancja i kowariancja | 58 |
| 3.9. Znane rozkłady prawdopodobieństwa | 60 |
| 3.10. Użyteczne cechy elementarnych funkcji | 65 |
| 3.11. Prawo Bayesa | 68 |
| 3.12. Techniczne szczegóły zmiennych ciągłych | 68 |
| 3.13. Teoria informacji | 70 |
| 3.14. Strukturalne modele probabilistyczne | 73 |
| 4. Obliczenia numeryczne | 77 |
| 4.1. Nadmiar i niedomiar | 77 |
| 4.2. Złe uwarunkowania | 79 |
| 4.3. Optymalizacja gradientowa | 79 |
| 4.4. Optymalizacja z ograniczeniami | 89 |
| 4.5. Przykład: liniowa metoda najmniejszych kwadratów | 92 |
| 5. Podstawy systemów uczących się | 95 |
| 5.1. Algorytmy uczenia się | 96 |
| 5.2. Pojemność, nadmierne dopasowanie i niedopasowanie | 108 |
| 5.3. Hiperparametry i zbiory walidacyjne | 118 |
| 5.4. Estymatory, obciążenie i wariancja | 120 |
| 5.5. Metoda maksymalnej wiarygodności | 129 |
| 5.6. Statystyki Bayesa | 133 |
| 5.7. Algorytmy nadzorowanego uczenia się | 138 |
| 5.8. Algorytmy nienadzorowanego uczenia się | 143 |
| 5.9. Metoda gradientu stochastycznego | 150 |
| 5.10. Tworzenie algorytmu dla systemu uczącego się | 152 |
| 5.11. Wyzwania motywujące deep learning | 153 |
| II Głębokie sieci: nowoczesne praktyki | 163 |
| 6. Głębokie sieci jednokierunkowe | 165 |
| 6.1. Przykład: uczenie się funkcji XOR | 168 |
| 6.2. Uczenie się oparte na gradiencie | 173 |
| 6.3. Jednostki ukryte | 188 |
| 6.4. Projekt architektury | 195 |
| 6.5. Propagacja wsteczna i inne algorytmy rózniczkowania | 201 |
| 6.6. Uwagi historyczne | 221 |
| 7. Regularyzacja w deep learningu | 225 |
| 7.1. Standardowe kary dla parametrów | 227 |
| 7.2. Standardowe kary jako optymalizacja z ograniczeniami | 234 |
| 7.3. Regularyzacja i problemy niedoograniczone | 236 |
| 7.4. Powiększanie zbioru danych | 237 |
| 7.5. Odporność na szum | 239 |
| 7.6. Uczenie się częściowo nadzorowane | 241 |
| 7.7. Uczenie się wielozadaniowe | 242 |
| 7.8. Wczesne zatrzymanie | 243 |
| 7.9. Wiązanie i współdzielenie parametrów | 250 |
| 7.10. Rzadko wypełnione reprezentacje | 252 |
| 7.11. Bagging i inne metody zespołowe | 254 |
| 7.12. Odrzucanie | 256 |
| 7.13. Szkolenie antagonistyczne | 266 |
| 7.14. Odległość styczna, propagacja stycznej oraz klasyfikator stycznej do rozmaitości | 268 |
| 8. Optymalizacja w celu szkolenia głębokich modeli | 273 |
| 8.1. Czym uczenie się różni się od czystej optymalizacji | 274 |
| 8.2. Wyzwania związane z optymalizacją sieci neuronowej | 281 |
| 8.3. Podstawowe algorytmy | 293 |
| 8.4. Strategie nadawania parametrom wartości początkowych | 299 |
| 8.5. Algorytmy z adaptacyjną szybkością uczenia się | 306 |
| 8.6. Aproksymacyjne metody drugiego rzędu | 310 |
| 8.7. Strategie optymalizacji i meta-algorytmy | 317 |
| 9. Sieci splotowe | 331 |
| 9.1. Splot jako działanie | 332 |
| 9.2. Uzasadnienie | 334 |
| 9.3. Redukcja | 340 |
| 9.4. Splot i redukcja jako nieskończenie silny rozkład aprioryczny | 346 |
| 9.5. Warianty podstawowej funkcji splotowej | 347 |
| 9.6. Strukturalne wyjścia | 358 |
| 9.7. Typy danych | 359 |
| 9.8. Efektywne algorytmy splotu | 361 |
| 9.9. Cechy losowe lub nienadzorowane | 362 |
| 9.10. Neuronaukowe podstawy sieci splotowych | 364 |
| 9.11. Sieci splotowe a historia deep learningu | 371 |
| 10. Modelowanie sekwencyjne: sieci rekurencyjne i rekursywne | 373 |
| 10.1. Rozwijanie grafów obliczeniowych | 375 |
| 10.2. Rekurencyjne sieci neuronowe | 378 |
| 10.3. Dwukierunkowe rekurencyjne sieci neuronowe | 393 |
| 10.4. Architektury koder-dekoder i sekwencja do sekwencji | 394 |
| 10.5. Głębokie sieci rekurencyjne | 397 |
| 10.6. Rekursywne sieci neuronowe | 399 |
| 10.7. Problem z zależnościami długoterminowymi | 400 |
| 10.8. Sieci stanu echa | 403 |
| 10.9. Nieszczelne jednostki i inne strategie dla wielu skali czasowych | 406 |
| 10.10. Długa pamięć krótkoterminowa i inne bramkowane sieci RNN | 408 |
| 10.11. Optymalizacja zależności długoterminowych | 412 |
| 10.12. Pamięć jawna | 416 |
| 11. Metodologia praktyczna | 421 |
| 11.1. Metryki wydajności | 422 |
| 11.2. Modele domyślnej linii bazowej | 425 |
| 11.3. Decyzja, czy zbierać więcej danych | 426 |
| 11.4. Wybór hiperparametrów | 428 |
| 11.5. Strategie debugowania | 437 |
| 11.6. Przykład: rozpoznawanie liczb wielocyfrowych | 441 |
| 12. Zastosowania | 445 |
| 12.1. Deep learning wielkoskalowy | 445 |
| 12.2. Rozpoznawanie obrazów | 455 |
| 12.3. Rozpoznawanie mowy | 461 |
| 12.4. Przetwarzanie języka naturalnego | 464 |
| 12.5. Inne zastosowania | 482 |
| III Badania na polu deep learningu | 491 |
| 13. Liniowe modele czynnikowe | 495 |
| 13.1. Probabilistyczna analiza PCA i analiza czynnikowa | 496 |
| 13.2. Analiza składowych niezależnych (ICA | 497 |
| 13.3. Powolna analiza cech | 500 |
| 13.4. Rzadkie kodowanie | 502 |
| 13.5. Poznawanie rozmaitości w analizie PCA | 506 |
| 14. Autokodery | 509 |
| 14.1. Autokodery niekompletne | 510 |
| 14.2. Autokodery z regularyzacją | 511 |
| 14.3. Reprezentacyjna potęga, rozmiar warstwy i głębokość | 515 |
| 14.4. Stochastyczne kodery i dekodery | 516 |
| 14.5. Autokodery z odszumianiem | 517 |
| 14.6. Poznawanie rozmaitości z użyciem autokoderów | 522 |
| 14.7. Autokodery kurczliwe | 527 |
| 14.8. Predykcyjna rzadka dekompozycja | 530 |
| 14.9. Zastosowania autokoderów | 531 |
| 15. Poznawanie reprezentacji | 533 |
| 15.1. Zachłanne nienadzorowane szkolenie wstępne warstwa po warstwie | 535 |
| 15.2. Transfer poznawania i adaptacja dziedziny | 544 |
| 15.3. Częściowo nadzorowane oswabadzanie czynników przyczynowych | 548 |
| 15.4. Reprezentacja rozproszona | 554 |
| 15.5. Wykładnicze zyski z głębokości | 560 |
| 15.6. Wskazówki do wykrywania przyczyn podstawowych | 562 |
| 16. Strukturalne modele probabilistyczne deep learningu | 567 |
| 16.1. Trudności w modelowaniu niestrukturalnym | 568 |
| 16.2. Używanie grafów do opisu struktury modelu | 572 |
| 16.3. Próbkowanie z modeli graficznych | 589 |
| 16.4. Zalety modelowania strukturalnego | 591 |
| 16.5. Poznawanie zależności | 591 |
| 16.6. Wnioskowanie i wnioskowanie przybliżone | 592 |
| 16.7. Strukturalne modele probabilistyczne w ujęciu deep learningu | 594 |
| 17. Metody Monte Carlo | 599 |
| 17.1. Próbkowanie i metody Monte Carlo | 599 |
| 17.2. Próbkowanie istotnościowe | 601 |
| 17.3. Metody Monte Carlo z łańcuchem Markowa | 604 |
| 17.4. Próbkowanie Gibbsa | 608 |
| 17.5. Problem mieszania między odseparowanymi trybami | 609 |
| 18. Zmagania z funkcją podziału | 615 |
| 18.1. Gradient wiarygodności logarytmicznej | 616 |
| 18.2. Stochastyczna maksymalna wiarygodność i kontrastywna dywergencja | 617 |
| 18.3. Pseudowiarygodność | 625 |
| 18.4. Dopasowywanie oceny i stosunku | 628 |
| 18.5. Dopasowywanie ocen z odszumianiem | 630 |
| 18.6. Estymacja kontrastywna szumu | 630 |
| 18.7. Szacowanie funkcji podziału | 633 |
| 19. Wnioskowanie przybliżone | 641 |
| 19.1. Wnioskowanie jako optymalizacja | 642 |
| 19.2. Maksymalizacja oczekiwania | 644 |
| 19.3. Wnioskowanie MAP i rzadkie kodowanie | 645 |
| 19.4. Wariacyjne wnioskowanie i uczenie się | 648 |
| 19.5. Poznawanie wnioskowania przybliżonego | 661 |
| 20. Głębokie modele generatywne | 665 |
| 20.1. Maszyny Boltzmanna | 665 |
| 20.2. Ograniczone maszyny Boltzmanna | 667 |
| 20.3. Głębokie sieci przekonań | 671 |
| 20.4. Głębokie maszyny Boltzmanna | 674 |
| 20.5. Maszyny Boltzmanna dla danych rzeczywistych | 688 |
| 20.6. Splotowe maszyny Boltzmanna | 695 |
| 20.7. Maszyny Boltzmanna dla strukturalnych lub sekwencyjnych wartości wynikowych | 697 |
| 20.8. Inne maszyny Boltzmanna | 698 |
| 20.9. Propagacja wsteczna przez losowe działania | 700 |
| 20.10. Skierowane sieci generatywne | 704 |
| 20.11. Pobieranie próbek z autokoderów | 724 |
| 20.12. Generatywne sieci stochastyczne | 727 |
| 20.13. Inne schematy generowania | 729 |
| 20.14. Szacowanie modeli generatywnych | 730 |
| 20.15. Konkluzja | 733 |
| Bibliografia | 735 |
| Skorowidz | 800 |
KUP NA PREZENT
Deep Learning
159,00 zł
Uzupełnij informacje na temat odbiorcy.
Produkt został pomyślnie dodany do koszyka.
Nieudana próba zakupu produktu. Spróbuj jeszcze raz.
Wypożyczaj w abonamencie!
Już od 2,66 zł za ebooka
