这本教科书提供了一个简明的,易理解的和引人入胜的深度学习的第一个介绍,提供了大量连接主义模型。本文以简单直观的方式探索最流行的算法和架构,并逐步解释数学推导。内容涵盖卷积网络、LSTMs、Word2vec、RBMs、DBNs、神经图灵机、内存网络和自动编码器。整本书提供了大量的工作Python代码示例,代码也在附带的网站上单独提供。

主题和特点:

  • 介绍机器学习的基本原理,以及深度学习的数学和计算先决条件
  • 讨论前馈神经网络,并探索这些可应用于任何神经网络的修改
  • 检查卷积神经网络,和递归连接到前馈神经网络
  • 描述分布式表示的概念、自动编码器的概念以及深度学习语言处理背后的思想
  • 介绍了人工智能和神经网络的简史,并回顾了在深度学习和连接主义方面有趣的开放研究问题
  • 这本清晰而生动的深度学习入门书是计算机科学、认知科学和数学以及语言学、逻辑、哲学和心理学等领域的研究生和高级本科生的必备读物。

桑德罗·斯坎西博士是萨格勒布大学逻辑学助理教授,也是克罗地亚萨格勒布大学代数学院的数据科学讲师。

地址:

https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-73004-2?utm_source=springer&utm_medium=referral&utm_content=null&utm_campaign=SRCN_3_LL01_CN_CNJS_CS_textbook

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相关内容

内容介绍:

计算机科学正在发展,以利用新的硬件,如GPU、TPUs、CPU和大型的集群。许多子领域,如机器学习和优化,已经调整了它们的算法来处理这样的集群。

主题包括分布式和并行算法:优化、数值线性代数、机器学习、图形分析、流形算法,以及其他在集群中难以扩展的问题。该类将重点分析程序,并使用Apache Spark和TensorFlow实现一些程序。

本课程将分为两部分:首先,介绍并行算法的基础知识和在单多核机器上的运行时分析。其次,我们将介绍在集群机器上运行的分布式算法。

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书名: Deep Learning for Search

简介:

深度学习搜索是一本实用的书,关于如何使用(深度)神经网络来帮助建立有效的搜索引擎。这本书研究了一个搜索引擎的几个组成部分,提供了关于它们如何工作的见解以及如何在每个环境中使用神经网络的指导。重点介绍了基于实例的实用搜索和深度学习技术,其中大部分都有代码。同时,在适当的地方提供相关研究论文的参考资料,以鼓励阅读更多的书籍,加深对特定主题的知识。

读完这本书,将对搜索引擎的主要挑战有所理解,它们是如何被普遍解决的以及深度学习可以做些什么来帮助。并且将对几种不同的深度学习技术以及它们在搜索环境中的适用范围有一个理解,将很好地了解Lucene和Deeplearning4j库。

这本书主要分为3个部分:

  • 第1部分介绍了搜索、机器学习和深度学习的基本概念。第一章介绍了应用深度学习技术来搜索问题的原理,涉及了信息检索中最常见的方法。第2章给出了如何使用神经网络模型从数据中生成同义词来提高搜索引擎效率的第一个例子。

  • 第2部分讨论了可以通过深度神经网络更好地解决的常见搜索引擎任务。第3章介绍了使用递归神经网络来生成用户输入的查询。第四章在深度神经网络的帮助下,在用户输入查询时提供更好的建议。第5章重点介绍了排序模型:尤其是如何使用词嵌入提供更相关的搜索结果。第6章讨论了文档嵌入在排序函数和内容重新编码上下文中的使用。

  • 第3部分将介绍更复杂的场景,如深度学习机器翻译和图像搜索。第7章通过基于神经网络的方法为你的搜索引擎提供多语言能力来指导你。第8章讨论了基于内容的图像集合的搜索,并使用了深度学习模型。第9章讨论了与生产相关的主题,如微调深度学习模型和处理不断输入的数据流。

作者简介:

Tommaso Teofili是一名软件工程师,他对开源机器学习充满热情。作为Apache软件基金会的成员,他为许多开放源码项目做出了贡献,从信息检索到自然语言处理和机器翻译等主题。他目前在Adobe工作,开发搜索和索引基础结构组件,并研究自然语言处理、信息检索和深度学习等领域。他曾在各种会议上发表过搜索和机器学习方面的演讲,包括BerlinBuzzwords、计算科学国际会议、ApacheCon、EclipseCon等。

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【导读】图数据处理是一个长期存在的研究课题,近年来又被深度学习领域广泛关注。相关研究在数量和广度上飞速增长,但这也导致了知识系统化的缺失和对早期文献关注的缺失。《A Gentle Introduction to Deep Learning for Graphs》是图深度学习领域的教程导论,它倾向于对主流概念和架构的一致和渐进的介绍,而不是对最新文献的阐述。

教程在介绍概念和想法时采用了自上而下的方法并保留了清晰的历史观点,为此,导论在第2节中提供了图表示学习的泛化形式,将图表示学习泛化为一种基于局部和迭代的结构化信息处理过程。同时,介绍了架构路线图,整个导论也是围绕该路线图进行开展的。导论聚焦于面向局部和迭代的信息处理过程,因为这些过程与神经网络的体系更为一致。因此,导论会淡化那些基于图谱理论的全局方法(假设有一个固定的邻接矩阵)。

后续,导论介绍了可以用于组装构建新奇和有效图神经网络模型的基本构建单元。导论还对图深度学习中有意思的研究挑战和应用进行了阐述,同时介绍了相关的方法。导论的内容大致如下:

  • 摘要

  • 简介

  • 高阶概览

    • 数学符号

    • 动机

    • 路线图

    • 局部关系和信息的迭代处理

    • 三种上下文传播机制

  • 构建块/单元

    • 邻接聚合

    • 池化

    • 面向图嵌入的节点聚合

    • 总结

  • 任务

    • 无监督学习

    • 有监督学习

    • 生成式学习

    • 总结

  • 其他方法和任务的总结

    • 图谱方法

    • 随机游走

    • 图上的对抗训练和攻击

    • 图序列生成模型

  • 开放挑战和研究方法

    • 时间进化图

    • 偏置方差权衡

    • 边信息的明智用法

    • 超图学习

  • 应用

    • 化学和药物设计

    • 社交网络

    • 自然语言处理

    • 安全

    • 时空预测

    • 推荐系统

  • 总结

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简介: 人们在阅读文章时,可以识别关键思想,作出总结,并建立文章中的联系以及对其他需要理解的内容等方面都做得很出色。深度学习的最新进展使计算机系统可以实现类似的功能。用于自然语言处理的深度学习可教您将深度学习方法应用于自然语言处理(NLP),以有效地解释和使用文章。在这本书中,NLP专家Stephan Raaijmakers提炼了他对这个快速发展的领域中最新技术发展的研究。通过详细的说明和丰富的代码示例,您将探索最具挑战性的NLP问题,并学习如何通过深度学习解决它们!

自然语言处理是教计算机解释和处理人类语言的科学。最近,随着深度学习的应用,NLP技术已跃升至令人兴奋的新水平。这些突破包括模式识别,从上下文中进行推断以及确定情感语调,从根本上改善了现代日常便利性,例如网络搜索,以及与语音助手的交互。他们也在改变商业世界!

目录:

  • NLP和深度学习概述
  • 文本表示
  • 词嵌入
  • 文本相似性模型
  • 序列NLP
  • 语义角色标签
  • 基于深度记忆的NLP
  • 语言结构
  • 深度NLP的超参数

1深度NLP学习

  • 1.1概述
  • 1.2面向NLP的机器学习方法
  • 1.2.1感知机
  • 1.2.2 支持向量机
  • 1.2.3基于记忆的学习
  • 1.3深度学习
  • 1.4语言的向量表示
  • 1.4.1表示向量
  • 1.4.2运算向量
  • 1.5工具
  • 1.5.1哈希技巧
  • 1.5.2向量归一化
  • 1.6总结

2 深度学习和语言:基础知识

  • 2.1深度学习的基本构架
  • 2.1.1多层感知机
  • 2.1.2基本运算符:空间和时间
  • 2.2深度学习和NLP
  • 2.3总结

3文字嵌入

  • 3.1嵌入
  • 3.1.1手工嵌入
  • 3.1.2学习嵌入
  • 3.2word2vec
  • 3.3doc2vec
  • 3.4总结

4文字相似度

  • 4.1问题
  • 4.2数据
  • 4.2.1作者归属和验证数据
  • 4.3数据表示
  • 4.3.1分割文件
  • 4.3.2字的信息
  • 4.3.3子字集信息
  • 4.4相似度测量模型
  • 4.5.1多层感知机
  • 4.5.2CNN
  • 4.6总结

5序列NLP和记忆

  • 5.1记忆和语言
  • 5.1.1问答
  • 5.2数据和数据处理
  • 5.3序列模型的问答
  • 5.3.1用于问答的RNN
  • 5.3.2用于问答的LSTM
  • 5.3.3问答的端到端存储网络
  • 5.4总结

6NLP的6种情景记忆

  • 6.1序列NLP的记忆网络
  • 6.2数据与数据处理
  • 6.2.1PP附件数据
  • 6.2.2荷兰小数据
  • 6.2.3西班牙语词性数据
  • 6.3监督存储网络
  • 6.3.1PP连接
  • 6.3.2荷兰小商品
  • 6.3.3西班牙语词性标记
  • 6.4半监督存储网络
  • 6.5半监督存储网络:实验和结果
  • 6.6小结
  • 6.7代码和数据

7注意力机制

  • 7.1神经注意力机制
  • 7.2数据
  • 7.3静态注意力机制:MLP
  • 7.4暂态注意力机制:LSTM
  • 7.4.1实验
  • 7.5小结

8多任务学习

  • 8.1简介
  • 8.2数据
  • 8.3.1数据处理
  • 8.3.2硬参数共享
  • 8.3.3软参数共享
  • 8.3.4混合参数共享
  • 8.4主题分类
  • 8.4.1数据处理
  • 8.4.2硬参数共享
  • 8.4.3软参数共享
  • 8.4.4混合参数共享
  • 8.5词性和命名实体识别数据
  • 8.5.1数据处理
  • 8.5.2硬参数共享
  • 8.5.3软参数共享
  • 8.5.4混合参数共享
  • 8.6结论

附录

附录A:NLP

附录B:矩阵代数

附录C:超参数估计和分类器性能评估

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题目: Machine Learning in Action

摘要: 这本书向人们介绍了重要的机器学习算法,介绍了使用这些算法的工具和应用程序,让读者了解它们在今天的实践中是如何使用的。大部分的机器学习书籍都是讨论数学,但很少讨论如何编程算法。这本书旨在成为从矩阵中提出的算法到实际运行程序之间的桥梁。有鉴于此,请注意这本书重代码轻数学。

代码下载链接: https://pan.baidu.com/s/1--8P9Hlp7vzJdvhnnhsDvw 提取码:vqhg

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课程简介

麻省理工学院的深度学习入门课程,适用于计算机视觉,自然语言处理,生物学等领域。主要内容包括深度序列建模,深度计算机视觉,深度生成模型,深度强化学习等。旨在让学习者获得深度学习算法的基础知识,并获得在TensorFlow中构建神经网络的实践经验。

课程大纲

  • 第一讲 - 深度学习入门
  • 第二讲 - 深度序列建模
  • 实验一 - Tensorflow简介;音乐产生
  • 第三讲 - 深度计算机视觉
  • 第四讲 - 深度生成建模
  • 实验二 - 消除面部识别系统的偏见
  • 第五讲 - 深度强化学习
  • 第六讲 - 局限性和新领域
  • 实验三 - 像素到控制学习

首席讲师:Alexander Amini、Ava Soleimany

讲师简介

Alexander Amini在麻省理工学院获得了电子工程和计算机科学的理学学士学位和硕士学位,目前为麻省理工学院(MIT)博士生 ,NSF研究员,MIT6.S191的主要组织者和讲师:《深度学习入门》。研究重点是构建用于自主系统的端到端控制(即对执行的感知)的机器学习算法,并为这些算法制定保证。并且从事自动驾驶汽车的控制,深层神经网络的置信度,人类移动性的数学建模以及构建复杂的惯性优化系统等方面的工作。

Ava Soleimany在麻省理工学院获得了计算机科学和分子生物学的理学学士学位,目前为哈弗大学生物学理学博士、麻省理工学院博士生,同为MIT6.S191的主要组织者和讲师:《深度学习入门》。

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深度学习导论课程ppt.pdf
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本课程涵盖了机器学习和统计建模方面的广泛主题。 虽然将涵盖数学方法和理论方面,但主要目标是为学生提供解决实际中发现的数据科学问题所需的工具和原理。 本课程还可以作为基础,以提供更多专业课程和进一步的独立学习。 本课程是数据科学中心数据科学硕士学位课程核心课程的一部分。 此类旨在作为DS-GA-1001数据科学概论的延续,其中涵盖了一些重要的基础数据科学主题,而这些主题可能未在此DS-GA类中明确涵盖。

课程大纲

  • Week 1:统计学习理论框架
  • Week 2:随机梯度下降
  • Week 3:正则化,Lasso, 和 Elastic网,次梯度方法
  • Week 4:损失函数,SVM,代表定理
  • Week 5:核方法
  • Week 6:最大似然,条件概率
  • Week 7:期中
  • Week 8:贝叶斯方法
  • Week 9:贝叶斯条件概率,多分类
  • Week 10:分类和回归树
  • Week 11:bagging和随机森林,梯度提升
  • Week 12:K-Means,高斯混合模型
  • Week 13:EM算法
  • Week 14:神经网络,反向传播
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kechengDS-GA1003-Spring2019.pdf
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主题: Introduction to Machine Learning

课程简介: 机器学习是指通过经验自动提高性能的计算机程序(例如,学习识别人脸、推荐音乐和电影以及驱动自主机器人的程序)。本课程从不同的角度介绍机器学习的理论和实用算法。主题包括贝叶斯网络、决策树学习、支持向量机、统计学习方法、无监督学习和强化学习。本课程涵盖理论概念,例如归纳偏差、PAC学习框架、贝叶斯学习方法、基于边际的学习和Occam的剃刀。编程作业包括各种学习算法的实际操作实验。这门课程的目的是让一个研究生在方法论,技术,数学和算法方面有一个彻底的基础,目前需要的人谁做的机器学习的研究。

邀请嘉宾: Hal Daumé III,纽约市微软研究院的研究员,是机器学习小组的一员;他也是马里兰大学的副教授。他主要从事自然语言处理和机器学习。

Matt Gormley,卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习部(ML)助教。

Roni Rosenfeld,卡内基梅隆大学计算机学院机器学习系教授兼主任,个人主页:https://www.cs.cmu.edu/~roni/。等

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