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Learning Deep Architectures for AI
☆☆☆☆☆
簡體網頁||繁體網頁
Yoshua Bengio 作者
譯者
出版日期
136 頁數
695.00 元 價格
散裝
叢書系列
9781601982940 圖書編碼

Learning Deep Architectures for AI 在線電子書 圖書標籤: 深度學習  機器學習  人工智能  神經網絡  AI  計算機  計算機科學  programming   

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發表於2025-01-22

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Learning Deep Architectures for AI 在線電子書 用戶評價

評分☆☆☆☆☆

看得懵懵懂懂

評分☆☆☆☆☆

棄瞭

評分☆☆☆☆☆

棄瞭

評分☆☆☆☆☆

非常insightful的小書，把deep learning背後的philosophy以及現有的一些results闡述得很清楚。DL現在應用很廣，炒得很火，體係韆瘡百孔，這是好事。Bengio通過此書指瞭些明路。另此書不適閤DL入門。

評分☆☆☆☆☆

Deep Belief Networks / Restricted Boltzmann Machine

Learning Deep Architectures for AI 在線電子書 著者簡介

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Learning Deep Architectures for AI 在線電子書 圖書描述

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 在線電子書 讀後感

評分☆☆☆☆☆

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。  

評分☆☆☆☆☆

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...

評分☆☆☆☆☆

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