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Learning Deep Architectures for AI

简体网页||繁体网页
Yoshua Bengio 作者
译者
出版日期
136 页数
695.00 元 价格
散装
丛书系列
9781601982940 图书编码

Learning Deep Architectures for AI 在线电子书 图书标签: 深度学习  机器学习  人工智能  神经网络  AI  计算机  计算机科学  programming   


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发表于2024-11-05


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Learning Deep Architectures for AI 在线电子书 用户评价

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RBM开始实在跟不上了,弃…前面的intuition挺有意思的…

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Deep Belief Networks / Restricted Boltzmann Machine

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相见恨晚。把Hinton的papers翻了个遍,没想到在这本书上才让我对RBM的认识最深刻。

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Deep Belief Networks / Restricted Boltzmann Machine

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RBM开始实在跟不上了,弃…前面的intuition挺有意思的…

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Learning Deep Architectures for AI 在线电子书 图书描述

Theoretical results suggest that in order to learn the kind of complicated

functions that can represent high-level abstractions (e.g., in

vision, language, and other AI-level tasks), one may need deep architectures.

Deep architectures are composed of multiple levels of non-linear

operations, such as in neural nets with many hidden layers or in complicated

propositional formulae re-using many sub-formulae. Searching

the parameter space of deep architectures is a difficult task, but learning

algorithms such as those for Deep Belief Networks have recently been

proposed to tackle this problem with notable success, beating the stateof-

the-art in certain areas. This monograph discusses the motivations

and principles regarding learning algorithms for deep architectures, in

particular those exploiting as building blocks unsupervised learning of

single-layer models such as Restricted Boltzmann Machines, used to

construct deeper models such as Deep Belief Networks.

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Learning Deep Architectures for AI 在线电子书 读后感

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具体内容: More precisely ,functions that can be compactly represented by a depth k architecture might require an exponential number of computational elements to be represented by a depth k-1 architecture. 这句意思是k-1层架构可以表示的函数需要的计算元素...

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具体内容: More precisely ,functions that can be compactly represented by a depth k architecture might require an exponential number of computational elements to be represented by a depth k-1 architecture. 这句意思是k-1层架构可以表示的函数需要的计算元素...

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讲的比较清晰,提供了关键的数学计算内容,作为综述来看是很不错的选择。但是不亲自推一遍细节很难透彻理解,需要一些机器学习、随机过程、信息论和最优化理论的知识。理论框架介绍的很清楚,有助于理解目前各类变种。  

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讲的比较清晰,提供了关键的数学计算内容,作为综述来看是很不错的选择。但是不亲自推一遍细节很难透彻理解,需要一些机器学习、随机过程、信息论和最优化理论的知识。理论框架介绍的很清楚,有助于理解目前各类变种。  

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