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智能科學與技術叢書機器學習:基于約束的方法

包郵 智能科學與技術叢書機器學習:基于約束的方法

出版社：機械工業出版社出版時間：2020-08-01
開本： 16開 頁數： 368
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智能科學與技術叢書機器學習:基于約束的方法 版權信息

  • ISBN：9787111660002
  • 條形碼：9787111660002 ; 978-7-111-66000-2
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

智能科學與技術叢書機器學習:基于約束的方法 本書特色

采用約束的概念，將當前常見的機器學習方法真正融入統一的視角，同時結合在AI社區中占主導地位的邏輯形式主義的力量。 深入探討無監督學習和半監督學習，重點是當前的兩項研究熱點——神經網絡和核方法，對于深度學習的討論尤其值得一讀。 配有大量練習及答案，并根據Donald Knuth的難度排名進行分級，通過問題幫助讀者理解知識，而不僅僅是提供“烹飪菜譜”。

智能科學與技術叢書機器學習:基于約束的方法 內容簡介

本書從全新的視角詮釋了機器學習的基本模型和算法，重點討論了當前的兩項研究熱點——神經網絡和核方法。全書緊緊圍繞從環境約束中學習的概念，將符號知識庫作為約束集合，通過采用多值邏輯形式的思想，實現了約束方法與機器學習的深度融合。特別是對深度學習的講解，很好地呈現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的練習及參考答案，適合高等院校計算機相關專業的學生參考，也適合業界研究人員和技術人員閱讀。

智能科學與技術叢書機器學習:基于約束的方法 目錄

譯者序

前言

練習說明

第1章整體情況

11為什么機器需要學習

111學習任務

112環境的符號和子符號表示

113生物和人工神經網絡

114學習的協議

115基于約束的學習

12原則和實踐

121歸納的令人困惑的本質

122學習原則

123時間在學習過程中的作用

124注意力機制的聚焦

13實踐經驗

131度量實驗的成功

132手寫字符識別

133建立機器學習實驗

134試驗和實驗備注

14機器學習面臨的挑戰

141學習觀察

142語言理解

143生活在自己環境中的代理

15注釋

第2章學習原則

21環境約束

211損失函數與風險函數

212約束引發的風險函數的病態

213風險*小化

214偏差——方差困境

22統計學習

221*大似然估計

222貝葉斯推理

223貝葉斯學習

224圖形模式

225頻率論和貝葉斯方法

23基于信息的學習

231一個啟發性的示例

232*大熵原理

233*大相互信息

24簡約原則下的學習

241簡約原則

242*小描述長度

243MDL與正則化

244正則化的統計解釋

25注釋

第3章線性閾值機

31線性機

311正規方程

312待定問題和廣義逆

313嶺回歸

314原始表示和對偶表示

32包含閾值單元的線性機

321謂詞階數和表示性問題

322線性可分示例的*優性

323無法分離的線性可分

33統計視圖

331貝葉斯決策和線性判別分析

332邏輯回歸

333符合貝葉斯決策的獨立原則

334統計框架中的LMS

34算法問題

341梯度下降

342隨機梯度下降

343感知機算法

344復雜性問題

35注釋

第4章核方法

41特征空間

411多項式預處理

412布爾富集

413不變的特征匹配

414高維空間中的線性可分性

42*大邊際問題

421線性可分下的分類

422處理軟約束問題

423回歸

43核函數

431相似性與核技巧

432內核表征

433再生核映射

434內核類型

44正則化

441正則化的風險

442在RKHS上的正則化

443*小化正則化風險

444正則化算子

45注釋

第5章深層結構

51結構性問題

511有向圖及前饋神經網絡

512深層路徑

513從深層結構到松弛結構

514分類器、回歸器和自動編碼器

52布爾函數的實現

521“與或”門的典型實現

522通用的“與非”實現

523淺層與深層實現

524基于LTU的實現和復雜性問題

53實值函數實現

531基于幾何的計算實現

532通用近似

533解空間及分離表面

534深層網絡和表征問題

54卷積網絡

541內核、卷積和感受野

542合并不變性

543深度卷積網絡

55前饋神經網絡上的學習

551監督學習

552反向傳播

553符號微分以及自動求導法則

554正則化問題

56復雜度問題

561關于局部*小值的問題

562面臨飽和

563復雜性與數值問題

57注釋

第6章約束下的學習與推理

61約束機

611學習和推理

612約束環境的統一視圖

613學習任務的函數表示

614約束下的推理

62環境中的邏輯約束

621形式邏輯與推理的復雜度

622含符號和子符號的環境

623t范數

624ukasiewicz命題邏輯

63擴散機

631數據模型

632時空環境中的擴散

633循環神經網絡

64算法問題

641基于內容的逐點約束

642輸入空間中的命題約束

643線性約束的監督學習

644擴散約束下的學習

65終身學習代理

651認知行為及時間流動

652能量平衡

653焦點關注、教學及主動學習

654發展學習

66注釋

第7章結語

第8章練習答案

附錄A有限維的約束優化

附錄B正則算子

附錄C變分計算

附錄D符號索引

展開全部

智能科學與技術叢書機器學習:基于約束的方法 作者簡介

馬可·戈里（Marco Gori） 意大利錫耶納大學教授，專注于人工智能領域，特別是機器學習和游戲。他是IEEE計算智能協會意大利分會主席，意大利人工智能協會主席。此外，他還是Web Dragons: Inside the Myths of Search Engine Technology一書的作者。---譯者簡介---謝寧 電子科技大學計算機科學與工程學院副教授，四川省特聘專家。研究興趣包括統計機器學習、計算機圖形學，研究領域包括強化學習、行為智能、游戲智能、藝術化繪制等。

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