Learning Deep Architectures for AI pdf epub mobi txt 電子書 下載2025
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具體描述
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.
著者簡介
圖書目錄
讀後感
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。
用戶評價
Deep Belief Networks / Restricted Boltzmann Machine
评分看得懵懵懂懂
评分相見恨晚。把Hinton的papers翻瞭個遍，沒想到在這本書上纔讓我對RBM的認識最深刻。
评分看得懵懵懂懂
评分Deep Belief Networks / Restricted Boltzmann Machine
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