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Python深度元學習演算法(高等學校智能科學與技術人工智慧專業教材)

作者：編者:王茂發//陳慧靈|責編:張玥
出版社：清華大學
ISBN：9787302649519

出版日期：2023/12/01
裝幀：平裝
頁數：191

人民幣：RMB 59.5 元售價：元

內容大鋼

    本書全面介紹了深度元學習技術的知識，包括元學習、機器學習、深度學習及其技術平台和應用案例，給出了一套較為完備的深度元學習框架，並根據作者所在課題組的研究成果提出了一些具有啟發性的元學習演算法和思考方向。
    全書共9章。第1章主要介紹元學習的基本概念、基本任務和基本類型；第2章系統介紹深度學習的概念、原理和應用，幫助讀者逐步具備一定的深度學習實踐能力；第3章介紹一種簡單的元學習神經網路——李生網路；第4章介紹原型網路及其各種變體；第5章介紹兩種有趣單樣本元學習演算法——關係網路和匹配網路；第6章介紹記憶增強神經網路；第7章進一步介紹饒有趣味且應用廣泛的元學習演算法——模型無關元學習及其變種；第8章介紹另外兩種經典的元學習模型——Meta-SGD 和 Reptile；第9章深入介紹元學習的一些新進展與最新研究成果——基於樣本抽樣和任務難度自適應的深度元學習理論。全書提供大量應用實例和配套代碼，每章后均附有適量思考題，引發讀者思考和討論。
    全書行文淺顯易懂，深入淺出，適合作為高等學校電腦相關專業研究生或高年級本科生開展元學習理論教學，也可供廣大AI技術開發和研究人員參考。

作者介紹

編者:王茂發//陳慧靈|責編:張玥

第1章  元學習簡介
  1.1  元學習
  1.2  元學習的類型
    1.2.1  學習度量空間
    1.2.2  學習初始化
    1.2.3  學習優化器
  1.3  嵌套梯度下降法實現元學習
  1.4  少樣本學習的優化模型
  1.5  小結
  1.6  思考題
  參考文獻
第2章  深度學習
  2.1  深度學習的概念
  2.2  深度神經網路概述
    2.2.1  人工神經網路
    2.2.2  深度神經網路
  2.3  卷積神經網路概述
    2.3.1  卷積神經網路
    2.3.2  卷積神經網路的結構
    2.3.3  卷積神經網路的訓練
    2.3.4  VGG卷積神經網路的代表性網路
  2.4  循環神經網路
    2.4.1  循環神經網路概念
    2.4.2  長短期記憶（LSTM）網路
  2.5  生成對抗網路
    2.5.1  生成器
    2.5.2  判別器
    2.5.3  訓練過程
    2.5.4  小結
  2.6  Transformer 及擴散模型
    2.6.1  編碼組件
    2.6.2  解碼組件
    2.6.3  擴散模型
  2.7  小結
  2.8  思考題
  參考文獻
第3章  李生網路
  3.1  李生網路簡介
  3.2  李生網路的架構
  3.3  李生網路的衍生
    3.3.1  偽李生網路
  ……
第4章  原型網路及其變體
第5章  關係網路與匹配網路
第6章  記憶增強神經網路
第7章  模型無關元學習及其變種
第8章  Meta-SGD和Reptile
第9章  新進展與未來方向

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