《神经网络与深度学习》邱锡鹏 | PDF下载|ePub下载

序
前言
常用符号表
第一部分 机器学习基础
第1章 绪论3
1.1人工智能………………………….4
1.1.1人工智能的发展历史………………..5
1.1.2人工智能的流派…………………..7
1.2机器学习………………………….7
1.3表示学习………………………….8
1.3.1局部表示和分布式表示……………….9
1.3.2表示学习………………………11
1.4深度学习………………………….11
1.4.1端到端学习……………………..12
1.5神经网络………………………….13
1.5.1人脑神经网络……………………13
1.5.2人工神经网络……………………14
1.5.3神经网络的发展历史………………..15
1.6本书的知识体系………………………17
1.7常用的深度学习框架…………………….18
1.8总结和深入阅读………………………20
第2章 机器学习概述23
2.1基本概念………………………….24
2.2机器学习的三个基本要素………………….26
2.2.1模型…………………………26
2.2.2学习准则………………………27
2.2.3优化算法………………………30
2.3机器学习的简单示例——线性回归……………..33
2.3.1参数学习………………………34
2.4偏差-方差分解……………………….38
2.5机器学习算法的类型…………………….41
2.6数据的特征表示………………………43
2.6.1传统的特征学习…………………..44
2.6.2深度学习方法……………………46
2.7评价指标………………………….46
2.8理论和定理…………………………49
2.8.1PAC学习理论……………………49
2.8.2没有免费午餐定理………………….50
2.8.3奥卡姆剃刀原理…………………..50
2.8.4丑小鸭定理……………………..51
2.8.5归纳偏置………………………51
2.9总结和深入阅读………………………51
第3章 线性模型
3.1线性判别函数和决策边界………………….56
3.1.1二分类……………………….56
3.1.2多分类……………………….58
3.2Logistic回归………………………..59
3.2.1参数学习………………………60
3.3Softmax回归………………………..61
3.3.1参数学习………………………62
3.4感知器……………………………64
3.4.1参数学习………………………64
3.4.2感知器的收敛性…………………..66
3.4.3参数平均感知器…………………..67
3.4.4扩展到多分类……………………69
3.5支持向量机…………………………71
3.5.1参数学习………………………73
3.5.2核函数……………………….74
3.5.3软间隔……………………….74
3.6损失函数对比………………………..75
3.7总结和深入阅读………………………76
第二部分 基础模型
第4章 前馈神经网络81
4.1神经元……………………………82
4.1.1Sigmoid型函数…………………..83
4.1.2ReLU函数……………………..86
4.1.3Swish函数……………………..88
4.1.4GELU函数……………………..89
4.1.5Maxout单元…………………….89
4.2网络结构………………………….90
4.2.1前馈网络………………………90
4.2.2记忆网络………………………90
4.2.3图网络……………………….90
4.3前馈神经网络………………………..91
4.3.1通用近似定理……………………93
4.3.2应用到机器学习…………………..94
4.3.3参数学习………………………95
4.4反向传播算法………………………..95
4.5自动梯度计算………………………..98
4.5.1数值微分………………………99
4.5.2符号微分………………………99
4.5.3自动微分………………………100
4.6优化问题………………………….103
4.6.1非凸优化问题……………………103
4.6.2梯度消失问题……………………104
4.7总结和深入阅读………………………104
第5章 卷积神经网络109
5.1卷积…………………………….110
5.1.1卷积的定义……………………..110
5.1.2互相关……………………….112
5.1.3卷积的变种……………………..113
5.1.4卷积的数学性质…………………..114
5.2卷积神经网络………………………..115
5.2.1用卷积来代替全连接………………..115
5.2.2卷积层……………………….116
5.2.3汇聚层……………………….118
5.2.4卷积网络的整体结构………………..119
5.3参数学习………………………….120
5.3.1卷积神经网络的反向传播算法……………120
5.4几种典型的卷积神经网络………………….121
5.4.1LeNet-5……………………….122
5.4.2AlexNet………………………123
5.4.3Inception网络……………………125
5.4.4残差网络………………………126
5.5其他卷积方式………………………..127
5.5.1转置卷积………………………127
5.5.2空洞卷积………………………129
5.6总结和深入阅读………………………130
第6章 循环神经网络133
6.1给网络增加记忆能力…………………….134
6.1.1延时神经网络……………………134
6.1.2有外部输入的非线性自回归模型…………..134
6.1.3循环神经网络……………………135
6.2简单循环网络………………………..135
6.2.1循环神经网络的计算能力………………136
6.3应用到机器学习………………………138
6.3.1序列到类别模式…………………..138
6.3.2同步的序列到序列模式……………….139
6.3.3异步的序列到序列模式……………….139
6.4参数学习………………………….140
6.4.1随时间反向传播算法………………..141
6.4.2实时循环学习算法………………….142
6.5长程依赖问题………………………..143
6.5.1改进方案………………………144
6.6基于门控的循环神经网络………………….145
6.6.1长短期记忆网络…………………..145
6.6.2LSTM网络的各种变体……………….147
6.6.3门控循环单元网络………………….148
6.7深层循环神经网络……………………..149
6.7.1堆叠循环神经网络………………….150
6.7.2双向循环神经网络………………….150
6.8扩展到图结构………………………..151
6.8.1递归神经网络……………………151
6.8.2图神经网络……………………..152
6.9总结和深入阅读………………………153
第7章 网络优化与正则化157
7.1网络优化………………………….157
7.1.1网络结构多样性…………………..158
7.1.2高维变量的非凸优化………………..158
7.1.3神经网络优化的改善方法………………160
7.2优化算法………………………….160
7.2.1小批量梯度下降…………………..160
7.2.2批量大小选择……………………161
7.2.3学习率调整……………………..162
7.2.4梯度估计修正……………………167
7.2.5优化算法小结……………………170
7.3参数初始化…………………………171
7.3.1基于固定方差的参数初始化……………..172
7.3.2基于方差缩放的参数初始化……………..173
7.3.3正交初始化……………………..175
7.4数据预处理…………………………176
7.5逐层归一化…………………………178
7.5.1批量归一化……………………..179
7.5.2层归一化………………………181
7.5.3权重归一化……………………..182
7.5.4局部响应归一化…………………..182
7.6超参数优化…………………………183
7.6.1网格搜索………………………183
7.6.2随机搜索………………………184
7.6.3贝叶斯优化……………………..184
7.6.4动态资源分配……………………185
7.6.5神经架构搜索……………………186
7.7网络正则化…………………………186
7.7.1?1和?2正则化……………………187
7.7.2权重衰减………………………188
7.7.3提前停止………………………188
7.7.4丢弃法……………………….189
7.7.5数据增强………………………191
7.7.6标签平滑………………………191
7.8总结和深入阅读………………………192
第8章 注意力机制与外部记忆197
8.1认知神经学中的注意力…………………..198
8.2注意力机制…………………………199
8.2.1注意力机制的变体………………….201
8.3自注意力模型………………………..203
8.4人脑中的记忆………………………..205
8.5记忆增强神经网络……………………..207
8.5.1端到端记忆网络…………………..208
8.5.2神经图灵机……………………..210
8.6基于神经动力学的联想记忆…………………211
8.6.1Hopfiel网络……………………212
8.6.2使用联想记忆增加网络容量……………..215
8.7总结和深入阅读………………………215
第9章 无监督学习219
9.1无监督特征学习………………………220
9.1.1主成分分析……………………..220
9.1.2稀疏编码………………………222
9.1.3自编码器………………………224
9.1.4稀疏自编码器……………………225
9.1.5堆叠自编码器……………………226
9.1.6降噪自编码器……………………226
9.2概率密度估计………………………..227
9.2.1参数密度估计……………………227
9.2.2非参数密度估计…………………..229
9.3总结和深入阅读………………………232
第10章 模型独立的学习方式235
10.1集成学习………………………….235
10.1.1AdaBoost算法……………………237
10.2自训练和协同训练……………………..240
10.2.1自训练……………………….240
10.2.2协同训练………………………240
10.3多任务学习…………………………242
10.4迁移学习………………………….245
10.4.1归纳迁移学习……………………246
10.4.2转导迁移学习……………………247
10.5终身学习………………………….249
10.6元学习……………………………252
10.6.1基于优化器的元学习………………..253
10.6.2模型无关的元学习………………….254
10.7总结和深入阅读………………………255
第三部分 进阶模型
第11章 概率图模型261
11.1模型表示………………………….262
11.1.1有向图模型……………………..263
11.1.2常见的有向图模型………………….264
11.1.3无向图模型……………………..267
11.1.4无向图模型的概率分解……………….267
11.1.5常见的无向图模型………………….269
11.1.6有向图和无向图之间的转换……………..270
11.2学习…………………………….271
11.2.1不含隐变量的参数估计……………….271
11.2.2含隐变量的参数估计………………..273
11.3推断…………………………….279
11.3.1精确推断………………………279
11.3.2近似推断………………………282
11.4变分推断………………………….283
11.5基于采样法的近似推断…………………..285
11.5.1采样法……………………….285
11.5.2拒绝采样………………………287
11.5.3重要性采样……………………..288
11.5.4马尔可夫链蒙特卡罗方法………………289
11.6总结和深入阅读………………………292
第12章 深度信念网络297
12.1玻尔兹曼机…………………………297
12.1.1生成模型………………………299
12.1.2能量最小化与模拟退火……………….301
12.1.3参数学习………………………302
12.2受限玻尔兹曼机………………………304
12.2.1生成模型………………………305
12.2.2参数学习………………………307
12.2.3受限玻尔兹曼机的类型……………….308
12.3深度信念网络………………………..309
12.3.1生成模型………………………310
12.3.2参数学习………………………310
12.4总结和深入阅读………………………313
第13章 深度生成模型317
13.1概率生成模型………………………..318
13.1.1密度估计………………………318
13.1.2生成样本………………………319
13.1.3应用于监督学习…………………..319
13.2变分自编码器………………………..319
13.2.1含隐变量的生成模型………………..319
13.2.2推断网络………………………321
13.2.3生成网络………………………323
13.2.4模型汇总………………………323
13.2.5再参数化………………………325
13.2.6训练…………………………325
13.3生成对抗网络………………………..327
13.3.1显式密度模型和隐式密度模型……………327
13.3.2网络分解………………………327
13.3.3训练…………………………329
13.3.4一个生成对抗网络的具体实现：DCGAN……….330
13.3.5模型分析………………………330
13.3.6改进模型………………………333
13.4总结和深入阅读………………………336
第14章 深度强化学习339
14.1强化学习问题………………………..340
14.1.1典型例子………………………340
14.1.2强化学习定义……………………340
14.1.3马尔可夫决策过程………………….341
14.1.4强化学习的目标函数………………..343
14.1.5值函数……………………….344
14.1.6深度强化学习……………………345
14.2基于值函数的学习方法…………………..346
14.2.1动态规划算法……………………346
14.2.2蒙特卡罗方法……………………349
14.2.3时序差分学习方法………………….350
14.2.4深度Q网络……………………..353
14.3基于策略函数的学习方法………………….354
14.3.1REINFORCE算法………………….356
14.3.2带基准线的REINFORCE算法……………356
14.4演员-评论员算法………………………358
14.5总结和深入阅读………………………360
第15章 序列生成模型365
15.1序列概率模型………………………..366
15.1.1序列生成………………………367
15.2N元统计模型………………………..368
15.3深度序列模型………………………..370
15.3.1模型结构………………………370
15.3.2参数学习………………………373
15.4评价方法………………………….373
15.4.1困惑度……………………….373
15.4.2BLEU算法……………………..374
15.4.3ROUGE算法…………………….375
15.5序列生成模型中的学习问题…………………375
15.5.1曝光偏差问题……………………376
15.5.2训练目标不一致问题………………..377
15.5.3计算效率问题……………………377
15.6序列到序列模型………………………385
15.6.1基于循环神经网络的序列到序列模型………..386
15.6.2基于注意力的序列到序列模型……………387
15.6.3基于自注意力的序列到序列模型…………..388
15.7总结和深入阅读………………………390
附录数学基础 393
附录A 线性代数 394
附录B 微积分 404
附录C 数学优化 413
附录D 概率论 420
附录E 信息论 433
索引 439
· · · · · ·