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商品簡介
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商品簡介
本書以非常容易理解的方式解說了人工智能研究中機器學習的各領域知識，以這些知識為前提，說明了深度學習是什麼,以及相關學習方法。本書不是單純地羅列概念，而是通過適當介紹具體處理流程和程序示例，來具體化地、易於理解地介紹這些技術到底是什麼。
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CONTENTS
前言
第1章 機器學習1
1.1 什麼是機器學習1
1.1.1 深度學習的成果1
1.1.2 學習、機器學習和深度學習6
1.1.3 機器學習的分類9
1.1.4 直至深度學習的機器學習歷史15
1.2 關於本書例題程序的執行環境25
1.2.1 程序執行的流程25
1.2.2 程序執行的實際情況27
第2章 機器學習基礎31
2.1 歸納學習31
2.1.1 演繹學習和歸納學習31
2.1.2 歸納學習的例題―股票價格的預測32
2.1.3 基於歸納學習的股價預測程序37
2.2 強化學習46
2.2.1 什麼是強化學習46
2.2.2 Q學習―強化學習的具體方法48
2.2.3 強化學習的例題―走迷宮知識的學習53
2.2.4 強化學習程序的實現56
第3章 群體智能與演化方法65
3.1 群體智能65
3.1.1 粒子群最優化方法65
3.1.2 蟻群最優化方法67
3.1.3 蟻群最優化方法的實現70
3.2 演化方法81
3.2.1 什麼是演化方法81
3.2.2 基於遺傳算法的知識獲取84
第4章 神經網絡101
4.1 神經網絡基礎101
4.1.1 人工神經元模型101
4.1.2 神經網絡與學習105
4.1.3 神經網絡的種類107
4.1.4 人工神經元的計算方法108
4.1.5 神經網絡的計算方法115
4.2 基於反向傳播的神經網絡的學習121
4.2.1 感知機的學習過程121
4.2.2 反向傳播的處理過程123
4.2.3 反向傳播的實現125
第5章 深度學習139
5.1 什麼是深度學習139
5.1.1 傳統神經網絡的局限和深度學習的思路139
5.1.2 卷積神經網絡142
5.1.3 自編碼器的學習方法145
5.2 深度學習的實現147
5.2.1 卷積運算的實現148
5.2.2 卷積神經網絡的實現156
5.2.3 自編碼器的實現170
附錄A 生成行李的重量和價值的程序183
附錄B 通過全搜索求解背包問題的程序185
參考文獻189
前言
第1章 機器學習1
1.1 什麼是機器學習1
1.1.1 深度學習的成果1
1.1.2 學習、機器學習和深度學習6
1.1.3 機器學習的分類9
1.1.4 直至深度學習的機器學習歷史15
1.2 關於本書例題程序的執行環境25
1.2.1 程序執行的流程25
1.2.2 程序執行的實際情況27
第2章 機器學習基礎31
2.1 歸納學習31
2.1.1 演繹學習和歸納學習31
2.1.2 歸納學習的例題―股票價格的預測32
2.1.3 基於歸納學習的股價預測程序37
2.2 強化學習46
2.2.1 什麼是強化學習46
2.2.2 Q學習―強化學習的具體方法48
2.2.3 強化學習的例題―走迷宮知識的學習53
2.2.4 強化學習程序的實現56
第3章 群體智能與演化方法65
3.1 群體智能65
3.1.1 粒子群最優化方法65
3.1.2 蟻群最優化方法67
3.1.3 蟻群最優化方法的實現70
3.2 演化方法81
3.2.1 什麼是演化方法81
3.2.2 基於遺傳算法的知識獲取84
第4章 神經網絡101
4.1 神經網絡基礎101
4.1.1 人工神經元模型101
4.1.2 神經網絡與學習105
4.1.3 神經網絡的種類107
4.1.4 人工神經元的計算方法108
4.1.5 神經網絡的計算方法115
4.2 基於反向傳播的神經網絡的學習121
4.2.1 感知機的學習過程121
4.2.2 反向傳播的處理過程123
4.2.3 反向傳播的實現125
第5章 深度學習139
5.1 什麼是深度學習139
5.1.1 傳統神經網絡的局限和深度學習的思路139
5.1.2 卷積神經網絡142
5.1.3 自編碼器的學習方法145
5.2 深度學習的實現147
5.2.1 卷積運算的實現148
5.2.2 卷積神經網絡的實現156
5.2.3 自編碼器的實現170
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