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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　\"本書以人工智能實(shí)現(xiàn)算法為視角，系統(tǒng)闡述機(jī)器學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩個(gè)彼此緊密聯(lián)系的人工智能實(shí)現(xiàn)途徑中的主要問(wèn)題與解決方法。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)，在深入理解機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)與關(guān)鍵問(wèn)題的基礎(chǔ)上，探討監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)這四大類歸納學(xué)習(xí)問(wèn)題的本質(zhì)特性及其解決方案，同時(shí)論述作為歸納學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的相似性計(jì)算問(wèn)題及其解決方法。對(duì)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，按照其關(guān)鍵問(wèn)題是網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)方法的認(rèn)識(shí)，分為前饋網(wǎng)絡(luò)與反饋網(wǎng)絡(luò)這兩大類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，闡述主要計(jì)算模型及其學(xué)習(xí)方法。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。本書可供相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員、研究人員、學(xué)生或者其他對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)感興趣的讀者參考。\"

作者簡(jiǎn)介

　　劉峽壁，男，北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師、智能信息技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任。長(zhǎng)期從事人工智能的教學(xué)與研究工作，主要科學(xué)研究興趣包括機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別、醫(yī)學(xué)人工智能。已出版人工智能教材1部、專著1部，發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文60余篇，主持及省部級(jí)科研項(xiàng)目10余項(xiàng)、教改項(xiàng)目3項(xiàng)，獲得發(fā)明專利10余項(xiàng)，獲得科學(xué)技術(shù)二等獎(jiǎng)、兵工高校教材二等獎(jiǎng)等獎(jiǎng)勵(lì)。入選新世紀(jì) 人才支持計(jì)劃。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 人工智能及其實(shí)現(xiàn)途徑
1.1.1 智能的外在表現(xiàn)與模擬
1.1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)
1.1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)史
1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)史
1.4 本書內(nèi)容與組織
參考文獻(xiàn)
第2章機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)是什么
2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)方式
2.3 歸納學(xué)習(xí)類型
2.3.1 監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.3.2 非監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.3.3 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
2.3.4 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
2.3.5 各學(xué)習(xí)類型的特點(diǎn)與共性
2.4 特定學(xué)習(xí)概念
2.4.1 生成學(xué)習(xí)與判別學(xué)習(xí)
2.4.2 度量學(xué)習(xí)
2.4.3 在線學(xué)習(xí)與遞增學(xué)習(xí)
2.4.4 反饋學(xué)習(xí)
2.4.5 多任務(wù)學(xué)習(xí)
2.4.6 深度學(xué)習(xí)
2.4.7 遷移學(xué)習(xí)
2.4.8 流形學(xué)習(xí)
2.4.9 多示例學(xué)習(xí)
2.5 對(duì)學(xué)習(xí)算法的評(píng)價(jià)
2.5.1 過(guò)學(xué)習(xí)與泛化
2.5.2 偏置
2.5.3 數(shù)據(jù)魯棒性
2.5.4 計(jì)算復(fù)雜性
2.5.5 透明性
小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章監(jiān)督學(xué)習(xí)
3.1 函數(shù)形式
3.1.1 顯式表示形式
3.1.2 隱式表示形式
3.1.3 數(shù)據(jù)點(diǎn)表示形式
3.2 優(yōu)化目標(biāo)
3.2.1 小平方誤差
3.2.2 小化熵
3.2.3 極大似然估計(jì)
3.2.4 極大后驗(yàn)概率估計(jì)
3.2.5 小描述長(zhǎng)度
3.3 記憶學(xué)習(xí)
3.4 決策樹學(xué)習(xí)
3.4.1 決策樹