機(jī)器學(xué)習(xí)：基于約束的方法
定 價(jià)：119 元
叢書名：智能科學(xué)與技術(shù)叢書
- 作者：[意大利]馬可·戈里（Marco Gori）
- 出版時(shí)間：2020/8/1
- ISBN：9787111660002
- 出 版 社：機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TP181
- 頁碼：1冊(cè)
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16K
本書從全新的視角詮釋了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本模型和算法，重點(diǎn)討論了當(dāng)前的兩項(xiàng)研究熱點(diǎn)——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和核方法。全書緊緊圍繞從環(huán)境約束中學(xué)習(xí)的概念，將符號(hào)知識(shí)庫作為約束集合，通過采用多值邏輯形式的思想，實(shí)現(xiàn)了約束方法與機(jī)器學(xué)習(xí)的深度融合。特別是對(duì)深度學(xué)習(xí)的講解，很好地呈現(xiàn)了本書中所遵循的基于約束的方法。此外，本書還提供不同難度等級(jí)的練習(xí)及參考答案，適合高等院校計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的學(xué)生參考，也適合業(yè)界研究人員和技術(shù)人員閱讀。
譯者序
前言
練習(xí)說明
第1章整體情況
11為什么機(jī)器需要學(xué)習(xí)
111學(xué)習(xí)任務(wù)
112環(huán)境的符號(hào)和子符號(hào)表示
113生物和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
114學(xué)習(xí)的協(xié)議
115基于約束的學(xué)習(xí)
12原則和實(shí)踐
121歸納的令人困惑的本質(zhì)
122學(xué)習(xí)原則
123時(shí)間在學(xué)習(xí)過程中的作用
124注意力機(jī)制的聚焦
13實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)
131度量實(shí)驗(yàn)的成功
132手寫字符識(shí)別
133建立機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)
134試驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)備注
14機(jī)器學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn)
141學(xué)習(xí)觀察
142語言理解
143生活在自己環(huán)境中的代理
15注釋
第2章學(xué)習(xí)原則
21環(huán)境約束
211損失函數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)
212約束引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)的病態(tài)
213風(fēng)險(xiǎn)最小化
214偏差——方差困境
22統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)
221最大似然估計(jì)
222貝葉斯推理
223貝葉斯學(xué)習(xí)
224圖形模式
225頻率論和貝葉斯方法
23基于信息的學(xué)習(xí)
231一個(gè)啟發(fā)性的示例
232最大熵原理
233最大相互信息
24簡(jiǎn)約原則下的學(xué)習(xí)
241簡(jiǎn)約原則
242最小描述長(zhǎng)度
243MDL與正則化
244正則化的統(tǒng)計(jì)解釋
25注釋
第3章線性閾值機(jī)
31線性機(jī)
311正規(guī)方程
312待定問題和廣義逆
313嶺回歸
314原始表示和對(duì)偶表示
32包含閾值單元的線性機(jī)
321謂詞階數(shù)和表示性問題
322線性可分示例的最優(yōu)性
323無法分離的線性可分
33統(tǒng)計(jì)視圖
331貝葉斯決策和線性判別分析
332邏輯回歸
333符合貝葉斯決策的獨(dú)立原則
334統(tǒng)計(jì)框架中的LMS
34算法問題
341梯度下降
342隨機(jī)梯度下降
343感知機(jī)算法
344復(fù)雜性問題
35注釋
第4章核方法
41特征空間
411多項(xiàng)式預(yù)處理
412布爾富集
413不變的特征匹配
414高維空間中的線性可分性
42最大邊際問題
421線性可分下的分類
422處理軟約束問題
423回歸
43核函數(shù)
431相似性與核技巧
432內(nèi)核表征
433再生核映射
434內(nèi)核類型
44正則化
441正則化的風(fēng)險(xiǎn)
442在RKHS上的正則化
443最小化正則化風(fēng)險(xiǎn)
444正則化算子
45注釋
第5章深層結(jié)構(gòu)
51結(jié)構(gòu)性問題
511有向圖及前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
512深層路徑
513從深層結(jié)構(gòu)到松弛結(jié)構(gòu)
514分類器、回歸器和自動(dòng)編碼器
52布爾函數(shù)的實(shí)現(xiàn)
521“與或”門的典型實(shí)現(xiàn)
522通用的“與非”實(shí)現(xiàn)
523淺層與深層實(shí)現(xiàn)
524基于LTU的實(shí)現(xiàn)和復(fù)雜性問題
53實(shí)值函數(shù)實(shí)現(xiàn)
531基于幾何的計(jì)算實(shí)現(xiàn)
532通用近似
533解空間及分離表面
534深層網(wǎng)絡(luò)和表征問題
54卷積網(wǎng)絡(luò)
541內(nèi)核、卷積和感受野
542合并不變性
543深度卷積網(wǎng)絡(luò)
55前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的學(xué)習(xí)
551監(jiān)督學(xué)習(xí)
552反向傳播
553符號(hào)微分以及自動(dòng)求導(dǎo)法則
554正則化問題
56復(fù)雜度問題
561關(guān)于局部最小值的問題
562面臨飽和
563復(fù)雜性與數(shù)值問題
57注釋
第6章約束下的學(xué)習(xí)與推理
61約束機(jī)
611學(xué)習(xí)和推理
612約束環(huán)境的統(tǒng)一視圖
613學(xué)習(xí)任務(wù)的函數(shù)表示
614約束下的推理
62環(huán)境中的邏輯約束
621形式邏輯與推理的復(fù)雜度
622含符號(hào)和子符號(hào)的環(huán)境
623t范數(shù)
624ukasiewicz命題邏輯
63擴(kuò)散機(jī)
631數(shù)據(jù)模型
632時(shí)空環(huán)境中的擴(kuò)散
633循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
64算法問題
641基于內(nèi)容的逐點(diǎn)約束
642輸入空間中的命題約束
643線性約束的監(jiān)督學(xué)習(xí)
644擴(kuò)散約束下的學(xué)習(xí)
65終身學(xué)習(xí)代理
651認(rèn)知行為及時(shí)間流動(dòng)
652能量平衡
653焦點(diǎn)關(guān)注、教學(xué)及主動(dòng)學(xué)習(xí)
654發(fā)展學(xué)習(xí)
66注釋
第7章結(jié)語
第8章練習(xí)答案
附錄A有限維的約束優(yōu)化
附錄B正則算子
附錄C變分計(jì)算
附錄D符號(hào)索引
參考文獻(xiàn)（在線）
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