人工神經網絡方向的參考書首推 Simon Haykin 所著的 Neural Networks and Learning Machines,英文版於 2008 年出到第三版,中譯本名為《神經網絡與機器學習》,也有影印本。本書是“大而全”的參考手冊類型,全書以數學推導為主,對每種主流的神經網絡算法都做了詳細說明。Simon Haykin 是通信係統與信號處理的專家,在這本神經網絡的專著中也穿插了大量信號處理和信息論中常用的工具,散發著濃厚的數學氣息,因而適合在具有一定基礎的條件下閱讀。

神經網絡是計算智能和機器學習的重要分支,在諸多領域都取得了很大的成功。在眾多神經網絡著作中,影響最為廣泛的是Simon Haykin的《神經網絡原理》(第3版更名為《神經網絡與機器學習》)。在本書中,作者結合近年來神經網絡和機器學習的最新進展,從理論和實際應用出發,全麵、係統地介紹了神經網絡的基本模型、方法和技術,並將神經網絡和機器學習有機地結合在一起。

本書不但注重對數學分析方法和理論的探討,而且也非常關注神經網絡在模式識別、信號處理以及控製係統等實際工程問題的應用。本書的可讀性非常強,作者舉重若輕地對神經網絡的基本模型和主要學習理論進行了深入探討和分析,通過大量的試驗報告、例題和習題來幫助讀者更好地學習神經網絡。

本版在前一版的基礎上進行了廣泛修訂,提供了神經網絡和機器學習這兩個越來越重要的學科的最新分析。

本書特色:

  1. 基於隨機梯度下降的在線學習算法;小規模和大規模學習問題。

  2. 核方法,包括支持向量機和表達定理。

  3. 信息論學習模型,包括連接、獨立分量分析(ICA)、一致獨立分量分析和信息瓶頸。

  4. 隨機動態規劃,包括逼近和神經動態規劃。

  5. 逐次狀態估計算法,包括卡爾曼和粒子濾波器。

  6. 利用逐次狀態估計算法訓練遞歸神經網絡。

  7. 富有洞察力的麵向計算機的試驗。

https://jingyuexing.github.io/Ebook/Machine_Learning/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E4%B8%8E%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0(%E5%8E%9F%E4%B9%A6%E7%AC%AC3%E7%89%88).pdf

https://cours.etsmtl.ca/sys843/REFS/Books/ebook_Haykin09.pdf

"> 神經網絡首看書《神經網絡與機器學習》,中英文版本 - 專知VIP

人工神經網絡方向的參考書首推 Simon Haykin 所著的 Neural Networks and Learning Machines,英文版於 2008 年出到第三版,中譯本名為《神經網絡與機器學習》,也有影印本。本書是“大而全”的參考手冊類型,全書以數學推導為主,對每種主流的神經網絡算法都做了詳細說明。Simon Haykin 是通信係統與信號處理的專家,在這本神經網絡的專著中也穿插了大量信號處理和信息論中常用的工具,散發著濃厚的數學氣息,因而適合在具有一定基礎的條件下閱讀。

神經網絡是計算智能和機器學習的重要分支,在諸多領域都取得了很大的成功。在眾多神經網絡著作中,影響最為廣泛的是Simon Haykin的《神經網絡原理》(第3版更名為《神經網絡與機器學習》)。在本書中,作者結合近年來神經網絡和機器學習的最新進展,從理論和實際應用出發,全麵、係統地介紹了神經網絡的基本模型、方法和技術,並將神經網絡和機器學習有機地結合在一起。

本書不但注重對數學分析方法和理論的探討,而且也非常關注神經網絡在模式識別、信號處理以及控製係統等實際工程問題的應用。本書的可讀性非常強,作者舉重若輕地對神經網絡的基本模型和主要學習理論進行了深入探討和分析,通過大量的試驗報告、例題和習題來幫助讀者更好地學習神經網絡。

本版在前一版的基礎上進行了廣泛修訂,提供了神經網絡和機器學習這兩個越來越重要的學科的最新分析。

本書特色:

  1. 基於隨機梯度下降的在線學習算法;小規模和大規模學習問題。

  2. 核方法,包括支持向量機和表達定理。

  3. 信息論學習模型,包括連接、獨立分量分析(ICA)、一致獨立分量分析和信息瓶頸。

  4. 隨機動態規劃,包括逼近和神經動態規劃。

  5. 逐次狀態估計算法,包括卡爾曼和粒子濾波器。

  6. 利用逐次狀態估計算法訓練遞歸神經網絡。

  7. 富有洞察力的麵向計算機的試驗。

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人工神經網絡(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世紀80 年代以來人工智能領域興起的研究熱點。它從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象, 建立某種簡單模型,按不同的連接方式組成不同的網絡。在工程與學術界也常直接簡稱為神經網絡或類神經網絡。神經網絡是一種運算模型,由大量的節點(或稱神經元)之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數,稱為激勵函數(activation function)。每兩個節點間的連接都代表一個對於通過該連接信號的加權值,稱之為權重,這相當於人工神經網絡的記憶。網絡的輸出則依網絡的連接方式,權重值和激勵函數的不同而不同。而網絡自身通常都是對自然界某種算法或者函數的逼近,也可能是對一種邏輯策略的表達。 最近十多年來,人工神經網絡的研究工作不斷深入,已經取得了很大的進展,其在模式識別、智能機器人、自動控製、預測估計、生物、醫學、經濟等領域已成功地解決了許多現代計算機難以解決的實際問題,表現出了良好的智能特性。

盡管神經網絡在安全設置(如惡意軟件檢測)方麵取得了相當大的成功,但事實證明,這種模型很容易受到規避攻擊,即攻擊者對輸入(如惡意軟件)稍加改變以繞過檢測。我們提出了一種新的方法——傅裏葉穩定,用於設計具有二值輸入的規避魯棒神經網絡。這種方法與其他形式的防禦方法是互補的,它用傅裏葉分析工具推導出的健壯的類似物取代了單個神經元的權重。神經網絡中穩定神經元的選擇是一個組合優化問題,我們提出了幾種近似求解方法。我們提供了一個由傅裏葉穩定引起的每個神經元精度下降的正式界限,並通過實驗證明了所提出的方法在幾個檢測設置中增強神經網絡的魯棒性的有效性。此外,我們還表明,我們的方法可以有效地與對抗性訓練相結合。

//www.webtourguide.com/paper/7abfe62872f67236e2292f1ff2c4f7b5

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大量大維度數據是現代機器學習(ML)的默認設置。標準的ML算法,從支持向量機這樣的內核方法和基於圖的方法(如PageRank算法)開始,最初的設計是基於小維度的,在處理真實世界的大數據集時,即使不是完全崩潰的話,往往會表現失常。隨機矩陣理論最近提出了一係列廣泛的工具來幫助理解這種新的維數詛咒,幫助修複或完全重建次優算法,最重要的是提供了處理現代數據挖掘的新方向。本編著的主要目的是提供這些直覺,通過提供一個最近的理論和應用突破的隨機矩陣理論到機器學習摘要。針對廣泛的受眾,從對統計學習感興趣的本科生到人工智能工程師和研究人員,這本書的數學先決條件是最小的(概率論、線性代數和真實和複雜分析的基礎是足夠的):與隨機矩陣理論和大維度統計的數學文獻中的介紹性書籍不同,這裏的理論重點僅限於機器學習應用的基本要求。這些應用範圍從檢測、統計推斷和估計,到基於圖和核的監督、半監督和非監督分類,以及神經網絡: 為此,本文提供了對算法性能的精確理論預測(在不采用隨機矩陣分析時往往難以實現)、大維度的洞察力、改進方法,以及對這些方法廣泛適用於真實數據的基本論證。該專著中提出的大多數方法、算法和圖形都是用MATLAB和Python編寫的,讀者可以查閱(https://github.com/Zhenyu-LIAO/RMT4ML)。本專著也包含一係列練習兩種類型:短的練習與修正附加到書的最後讓讀者熟悉隨機矩陣的基本理論概念和工具分析,以及長期指導練習應用這些工具進一步具體的機器學習應用程序。

https://zhenyu-liao.github.io/book/

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對機器學習優化和無約束凸優化進行簡明導論介紹。

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近年來,隨機矩陣理論(RMT)已經成為學習理論的前沿,作為一種工具來理解它的一些最重要的挑戰。從深度學習模型的泛化到優化算法的精確分析,RMT提供了易於分析的模型。

第一部分:介紹和經典隨機矩陣理論集合

本節介紹兩個經典的隨機矩陣理論集合,高斯正交集合和Wishart矩陣。通過數值實驗,我們將介紹隨機矩陣理論中一些最重要的分布,如半圓和馬爾欽科-帕斯圖,以及一些關鍵的概念,如通用性。 圖片

第2部分:隨機矩陣理論概論:斯蒂爾吉斯和R變換 本節介紹隨機矩陣理論中的一些核心證明技術: Stieltjes和R變換。

第3部分:數值算法分析 本節主要介紹隨機矩陣理論在數值算法分析中的應用。

第4部分:為什麼深度學習有效? 本節討論深度神經網絡泛化的隨機矩陣理論模型。

https://random-matrix-learning.github.io/#presentation1

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《Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis》英文原版圖書

圖書作者:[美] Michael Bowles

作者簡介:Michael Bowles 在矽穀黑客道場教授機器學習,提供機器學習項目谘詢,同時參與了多家創業公司,涉及的領域包括生物信息學、金融高頻交易等。他在麻省理工學院獲得助理教授教職後,創建並運營了兩家矽穀創業公司,這兩家公司都已成功上市。他在黑客道場的課程往往聽者雲集並且好評頗多。

圖書簡介:本書通過集中介紹兩類可以進行有效預測的機器學習算法,展示了如何使用Python 編程語言完成機器學習任務,從而降低機器學習難度,使機器學習能夠被更廣泛的人群掌握。

作者利用多年的機器學習經驗帶領讀者設計、構建並實現自己的機器學習方案。本書盡可能地用簡單的術語來介紹算法,避免複雜的數學推導,同時提供了示例代碼幫助讀者迅速上手。讀者會很快深入了解模型構建背後的原理,不論簡單問題還是複雜問題,讀者都可以學會如何找到問題的最佳解決算法。書中詳細的示例,給出了具體的可修改的代碼,展示了機器學習機理,涵蓋了線性回歸和集成方法,幫助理解使用機器學習方法的基本流程。

本書為不具備數學或統計背景的讀者量身打造,詳細介紹了如何:

● 針對任務選擇合適算法; ● 對不同目的應用訓練好的模型; ● 學習數據處理機製,準備數據; ● 評估模型性能以保證應用效果; ● 掌握Python 機器學習核心算法包; ● 使用示例代碼設計和構建你自己的模型; ● 構建實用的多功能預測模型。

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本書是關於在R中快速進入建立機器學習模型,這個理論被保持在最低限度,並且有關於分類,聚類,特征工程和關聯規則的每一個主要算法的例子。

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通過學習可觀測數據的概率密度而隨機生成樣本的生成模型在近年來受到人們的廣泛關注, 網絡結構中包含多個隱藏層的深度生成式模型以更出色的生成能力成為研究熱點, 深度生成模型在計算機視覺、密度估計、自然語言和語音識別、半監督學習等領域得到成功應用, 並給無監督學習提供了良好的範式. 本文根據深度生成模型處理似然函數的不同方法將模型分為三類: 第一類方法是近似方法, 包括采用抽樣方法近似計算似然函數的受限玻爾茲曼機和以受限玻爾茲曼機為基礎模塊的深度置信網絡、深度玻爾茲曼機和亥姆霍茲機, 與之對應的另一種模型是直接優化似然函數變分下界的變分自編碼器以及其重要的改進模型, 包括重要性加權自編碼和可用於半監督學習的深度輔助深度模型; 第二類方法是避開求極大似然過程的隱式方法, 其代表模型是通過生成器和判別器之間的對抗行為來優化模型參數從而巧妙避開求解似然函數的生成對抗網絡以及重要的改進模型, 包括WGAN、深度卷積生成對抗網絡和當前最頂級的深度生成模型BigGAN; 第三類方法是對似然函數進行適當變形的流模型和自回歸模型, 流模型利用可逆函數構造似然函數後直接優化模型參數, 包括以NICE為基礎的常規流模型、變分流模型和可逆殘差網絡(i-ResNet), 自回歸模型(NADE)將目標函數分解為條件概率乘積的形式, 包括神經自回歸密度估計(NADE)、像素循環神經網絡(PixelRNN)、掩碼自編碼器(MADE)以及WaveNet等. 詳細描述上述模型的原理和結構以及模型變形後, 闡述各個模型的研究進展和應用, 最後對深度生成式模型進行展望和總結.

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190866

受益於當前計算機性能的快速提升, 學習可觀測樣本的概率密度並隨機生成新樣本的生成模型成為熱點. 相比於需要學習條件概率分布的判別模型, 生成模型的訓練難度大、模型結構複雜, 但除了能夠生成新樣本外, 生成模型在圖像重構、缺失數據填充、密度估計、風格遷移和半監督學習等應用領域也獲得了巨大的成功. 當前可觀測樣本的數量和維數都大幅度增加, 淺層的生成模型受到性能瓶頸的限製而無法滿足應用需求, 從而被含有多個隱藏層的深度生成模型替代, 深度生成模型能夠學習到更好的隱表示, 模型性能更好. 本文對有重要意義的深度生成模型進行全麵的分析和討論, 對各大類模型的結構和基本原理進行梳理和分類. 本文第1節介紹深度生成模型的概念和分類; 第2節介紹受限玻爾茲曼機和以受限玻爾茲曼機為基礎模塊的幾種深度生成模型, 重點內容是各種模型的不同訓練算法; 第3節介紹變分自編碼器的基本結構、變分下界的推理和重參數化方法; 第4節介紹生成對抗網絡, 主要內容為模型原理、訓練方法和穩定性研究, 以及兩種重要的模型結構; 第5節總結了流模型的結構, 詳細介紹了流模型的技術特點; 第6節分析了自回歸模型的模型結構以及幾種重要分支的研究進展; 第7節將介紹生成模型中的兩個小分支: 矩陣匹配模型和隨機生成模型; 第8節對深度生成模型存在的問題進行分析討論, 並對未來的研究方向和發展趨勢做出了展望.

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機器學習中英文術語表

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強化學習是現在人工智能領域裏麵最活躍的研究領域之一,它是一種用於學習的計算方法,其中會有一個代理在與複雜的不確定環境交互時試圖最大化其所收到的獎勵。現在,如果你是一個強化學習的初學者,由 Richard Sutton 和 Andrew Barto 合著的《Reinforcement Learning : An Introduction》可能就是你的最佳選擇。這本書提供了關於強化學習的簡單明了的關鍵思想和算法的解釋。他們討論了該領域的知識基礎的曆史延伸到了最新的發展的應用。

本書全文共分三部分,17章內容

  • 第一部分:列表(Tabular)解決法,第一章描述了強化學習問題具體案例的解決方案,第二章描述了貫穿全書的一般問題製定——有限馬爾科夫決策過程,其主要思想包括貝爾曼方程(Bellman equation)和價值函數,第三、四、五章介紹了解決有限馬爾科夫決策問題的三類基本方法:動態編程,蒙特卡洛方法、時序差分學習。三者各有其優缺點,第六、七章介紹了上述三類方法如何結合在一起進而達到最佳效果。第六章中介紹了可使用適合度軌跡(eligibility traces)把蒙特卡洛方法和時序差分學習的優勢整合起來。第七章中表明時序差分學習可與模型學習和規劃方法(比如動態編程)結合起來,獲得一個解決列表強化學習問題的完整而統一的方案。

  • 第二部分:近似求解法,從某種程度上講隻需要將強化學習方法和已有的泛化方法結合起來。泛化方法通常稱為函數逼近,從理論上看,在這些領域中研究過的任何方法都可以用作強化學習算法中的函數逼近器,雖然實際上有些方法比起其它更加適用於強化學習。在強化學習中使用函數逼近涉及一些在傳統的監督學習中不常出現的新問題,比如非穩定性(nonstationarity)、引導(bootstrapping)和目標延遲(delayed targets)。這部分的五章中先後介紹這些以及其它問題。首先集中討論在線(on-policy)訓練,而在第九章中的預測案例其策略是給定的,隻有其價值函數是近似的,在第十章中的控製案例中最優策略的一個近似已經找到。第十一章討論函數逼近的離線(off-policy)學習的困難。第十二章將介紹和分析適合度軌跡(eligibility traces)的算法機製,它能在多個案例中顯著優化多步強化學習方法的計算特性。這一部分的最後一章將探索一種不同的控製、策略梯度的方法,它能直接逼近最優策略且完全不需要設定近似值函數(雖然如果使用了一個逼近價值函數,效率會高得多)。

  • 第三部分:深層次研究,這部分把眼光放到第一、二部分中介紹標準的強化學習思想之外,簡單地概述它們和心理學以及神經科學的關係,討論一個強化學習應用的采樣過程,和一些未來的強化學習研究的活躍前沿。

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神經網絡與深度學習,複旦大學邱錫鵬老師。近年來,以機器學習、知識圖譜為代表的人工智能技術逐漸變得普及。從車牌識別、人臉識別、語音識別、智能問答、推薦係統到自動駕駛,人們在日常生活中都可能有意無意地使用到了人工智能技術。這些技術的背後都離不開人工智能領域研究者們的長期努力。特別是最近這幾年,得益於數據的增多、計算能力的增強、學習算法的成熟以及應用場景的豐富,越來越多的人開始關注這一個“嶄新”的研究領域:深度學習。深度學習以神經網絡為主要模型,一開始用來解決機器學習中的表示學習問題。但是由於其強大的能力,深度學習越來越多地用來解決一些通用人工智能問題,比如推理、決策等。目前,深度學習技術在學術界和工業界取得了廣泛的成功,受到高度重視,並掀起新一輪的人工智能熱潮。

本課程主要介紹神經網絡與深度學習中的基礎知識、主要模型(前饋網絡、卷積網絡、循環網絡等)以及在計算機視覺、自然語言處理等領域的應用。

本書的寫作目的是使得讀者能夠掌握神經網絡與深度學習技術的基本原理,知其然還要知其所以然。全書共 15 章。第 1 章是緒論,介紹人工智能、機器學習、深度學習的概要,使讀者對相關知識進行全麵的了解。第2、3章介紹機器學習的基礎知識。第4、5、6章分別講述三種主要的神經網絡模型:前饋神經 網絡、卷積神經網絡和循環神經網絡。第7章介紹神經網絡的優化與正則化方法。第8章介紹神經網絡中的注意力機製和外部記憶。第9章簡要介紹一些無監督學習方法。第10章介紹一些模型獨立的機器學習方法:集成學習、自訓練、協同訓練多任務學習、遷移學習、終身學習、元學習等,這些都是目前深度學習的難點和熱點問題。第11章介紹概率圖模型的基本概念,為後麵的章節進行鋪墊。第12章介紹兩種早期的深度學習模型:玻爾茲曼機和深度信念網絡。第13章介紹最近兩年發展十分迅速的深度生成模型:變分自編碼器和生成對抗網絡。第14章介紹深度強化學習的知識。第15章介紹應用十分廣泛的序列生成模型。

  • 緒論
  • 機器學習概述
  • 線性模型
  • 前饋神經網絡
  • 卷積神經網絡
  • 循環神經網絡
  • 網絡優化與正則化
  • 注意力機製與外部記憶
  • 無監督學習
  • 模型獨立的學習方式
  • 概率圖模型
  • 深度信念網絡
  • 深度生成模型
  • 深度強化學習
  • 序列生成模型 一個過時版本:詞嵌入與語言模型
  • 數學基礎
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