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简介
深度学习如此流行,以至于关于它的资料随处可见。但往往是理论连篇，并不适合开发者具体使用，本书内容丰富实用、原理直白易懂、示例详细直观、代码详实细致，目的就是希望帮助开发者在学习这个人工智能的过程中不那么痛苦,同时也希望用本书中具体的开发实例讲解能够帮助开发者避免困惑。本书主要考虑了两类读者。*类是准备系统地学习深度学习以进一步研究和开发的读者，书中的示例代码将更加有助于进一步理解本书所讲的内容。第二类是想比从杂志或报纸上获得更深入的深度学习信息,但不必进行实际研究的读者。书中概念和示例结果,也有助于您理解深度学习的大多数重要技术。
本书共包含6章内容,可以分为3个主题。书中例子均用MATLAB编写而成。
第1个主题是机器学习。深度学习起源于机器学习,这意味着如果想要理解深度学习的本质,就必须在某种程度上知道机器学习背后的理念。第1章从机器学习与深度学习的关系开始讲起,随后是解决问题的策略和机器学习的基本局限性。
第2个主题是人工神经网络这是第2~4章的重点内容。由于深度学习就是采用一种神经网络的机器学习,所以不能将神经网络与深度学习分开。第2章从神经网络的基本概念讲起:它的工作原理、体系结构和学习规则,也讲到了神经网络由简单的单层结构演化为复杂的多层结构的原因。第3章介绍了反向传播算法,它是神经网络中一种重要和典型的学习规则,深度学习也使用这种算法。本章解释了代价函数和学习规则是如何联系起来的,哪一种代价函数在深度学习中被广泛使用。第4章介绍了将神经网络应用到分类问题中的方法。其中单列一节专门讲分类,因为它是目前*流行的一种深度学习应用。例如图像识别是一个分类问题,也是深度学习的一种主要应用。
第3个主题是深度学习,也是本书的重点,将在第5章和第6章中讲解。第5章介绍了使深度学习能够产生卓越性能的驱动因素。第6章讲解了卷积神经网络,本章首先介绍了卷积神经网络的基本概念和结构,并与前面的图像识别算法进行了比较;随后解释了卷积层和池化层的作用和运算方法,它们是卷积神经网络的重要组成部分。第6章也包含了一个用卷积神经网络进行数字图像识别的例子,并研究了图像通过各层的演化过程。目录
第1章 机器学习
1.1 机器学习与深度学习
1.2 什么是机器学习
1.3 机器学习的挑战
1.4 过拟合
1.5 直面过拟合
1.6 机器学习的类型
1.7 分类和回归
1.8 总 结
第2章 神经网络
2.1 概 述
2.2 神经网络节点
2.3 多层神经网络
2.4 神经网络的监督学习
2.5 单层神经网络训练:增量规则
2.6 广义增量规则
2.7 随机梯度下降算法、批量算法和小批量算法
2.7.1 随机梯度下降算法
2.7.2 批量算法
2.7.3 小批量算法
2.8 示例:增量规则
2.8.1 随机梯度下降算法的实现
2.8.2 批量算法的实现
2.8.3 随机梯度下降算法与批量算法的比较
2.9 单层神经网络的局限性
2.10 总 结
第3章 训练多层神经网络
3.1 概 述
3.2 反向传播算法
3.3 示 例
3.3.1 XOR问题
3.3.2 动量法(Momentum)
3.4 代价函数和学习规则
3.5 示 例
3.5.1 交叉熵函数
3.5.2 代价函数的比较
3.6 总 结
第4章 神经网络及其分类
4.1 概 述
4.2 二分类
4.3 多分类
4.4 示例:多分类
4.5 总 结
第5章 深度学习
5.1 概 述
5.2 深度神经网络的进化
5.2.1 梯度消失
5.2.2 过拟合
5.2.3 计算量的增加
5.3 示 例
5.3.1 ReLU 函数
5.3.2 节点丢弃
5.4 总 结
第6章 卷积神经网络
6.1 概 述
6.2 卷积神经网络的架构
6.3 卷积层
6.4 池化层
6.5 示例:MNIST
6.6 总 结
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