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MATLAB深度学习 机器学习 神经网络与人工智能
  • (美)菲尔·吉米著 著
  • 出版社: 北京:清华大学出版社
  • ISBN:7302496380
  • 出版时间:2018
  • 标注页数:116页
  • 文件大小:11MB
  • 文件页数:130页
  • 主题词:

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图书目录

第1章 机器学习1

1.1什么是机器学习2

1.2机器学习面临的挑战4

1.2.1过拟合5

1.2.2克服过拟合7

1.3机器学习的类型9

1.4本章小结13

第2章 神经网络15

2.1神经网络的节点15

2.2神经网络的层17

2.3神经网络的监督学习21

2.4训练单层神经网络:delta规则22

2.5广义delta规则25

2.6 SGD、Batch和Mini Batch26

2.6.1 SGD26

2.6.2 Batch27

2.6.3 Mini Batch27

2.7 delta规则示例29

2.8 SGD方法的实现30

2.9 Batch方法的实现32

2.10 SGD与Batch的比较34

2.11单层神经网络的局限性36

2.12究竟发生了什么?38

2.13本章小结40

第3章 多层神经网络的训练41

3.1反向传播算法42

3.2反向传播示例46

3.2.1 XOR问题48

3.2.2动量50

3.3代价函数与学习规则53

3.4交叉熵函数示例57

3.5交叉熵函数58

3.6代价函数比较60

3.7本章小结62

第4章 神经网络与分类问题63

4.1二元分类63

4.2多元分类66

4.3多元分类示例71

4.4本章小结78

第5章 深度学习79

5.1深度神经网络的改进80

5.1.1梯度消失81

5.1.2 过拟合82

5.1.3计算负载83

5.2 ReLU与Dropout的实例84

5.2.1 ReLU函数85

5.2.2 Dropout88

5.3本章小结93

第6章 卷积神经网络95

6.1卷积神经网络架构95

6.2卷积层97

6.3池化层101

6.4 MNIST示例102

6.5本章小结116

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