Python元學(xué)習(xí)：通用人工智能的實現(xiàn)

定　價：￥59.00

作　者：	蘇達桑·拉維尚迪蘭著，葛言譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115539670	出版時間：	2020-06-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	146	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　元學(xué)習(xí)是當(dāng)今人工智能研究的熱門領(lǐng)域之一，被視為實現(xiàn)通用人工智能的基礎(chǔ)。本書介紹元學(xué)習(xí)及其原理，講解各種單樣本學(xué)習(xí)算法，例如孿生網(wǎng)絡(luò)、原型網(wǎng)絡(luò)、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和記憶增強網(wǎng)絡(luò)，并在基于Python的TensorFlow與Keras中實現(xiàn)它們。讀者能夠從本書中了解先進的元學(xué)習(xí)算法，如模型無關(guān)元學(xué)習(xí)、Reptile和元學(xué)習(xí)的上下文適應(yīng)。此外，本書還探索如何使用元隨機梯度下降法來快速學(xué)習(xí)，以及如何使用元學(xué)習(xí)來進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)。本書適合機器學(xué)習(xí)愛好者、人工智能研究人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家閱讀。

作者簡介

　　蘇達桑·拉維尚迪蘭（Sudharsan Ravichandiran）目前在眾包網(wǎng)站Freelancer擔(dān)任數(shù)據(jù)科學(xué)家。他是積極的開源項目貢獻者和暢銷書作家，在YouTube網(wǎng)站上發(fā)布的授課視頻廣受好評。重點關(guān)注深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的實際應(yīng)用，尤其是自然語言處理和計算機視覺領(lǐng)域的相關(guān)研究。【譯者簡介】葛言本科畢業(yè)于華中科技大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院國際商務(wù)專業(yè)（英語雙學(xué)位），保送上海財經(jīng)大學(xué)交叉科學(xué)研究院管理科學(xué)與工程直博，目前從事運籌學(xué)相關(guān)研究與Python開發(fā)工作。譯有《精通Python設(shè)計模式（第2版）》等書。

圖書目錄

第 1章元學(xué)習(xí)簡介　1
1．1 元學(xué)習(xí)　1
1．2 元學(xué)習(xí)的類型　2
1．2．1 學(xué)習(xí)度量空間　2
1．2．2 學(xué)習(xí)初始化　3
1．2．3 學(xué)習(xí)優(yōu)化器　3
1．3 通過梯度下降來學(xué)習(xí)如何通過梯度下降來學(xué)習(xí)　3
1．4 少樣本學(xué)習(xí)的優(yōu)化模型　5
1．5 小結(jié)　8
1．6 思考題　8
1．7 延伸閱讀　8
第 2章使用孿生網(wǎng)絡(luò)進行人臉識別與音頻識別　9
2．1 什么是孿生網(wǎng)絡(luò)　9
2．1．1 孿生網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)　10
2．1．2 孿生網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用　12
2．2 使用孿生網(wǎng)絡(luò)進行人臉識別　12
2．3 使用孿生網(wǎng)絡(luò)進行音頻識別　20
2．4 小結(jié)　24
2．5 思考題　24
2．6 延伸閱讀　24
第3章原型網(wǎng)絡(luò)及其變體　25
3．1 原型網(wǎng)絡(luò)　25
3．1．1 算法　31
3．1．2 使用原型網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行分類　31
3．2 高斯原型網(wǎng)絡(luò)　37
3．3 半原型網(wǎng)絡(luò)　41
3．4 小結(jié)　42
3．5 思考題　42
3．6 延伸閱讀　42
第4章使用TensorFlow構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)與匹配網(wǎng)絡(luò)　43
4．1 關(guān)系網(wǎng)絡(luò)　43
4．1．1 單樣本學(xué)習(xí)中的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)　43
4．1．2 少樣本學(xué)習(xí)中的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)　 46
4．1．3 零樣本學(xué)習(xí)中的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)　48
4．1．4 損失函數(shù)　49
4．2 使用TensorFlow構(gòu)建關(guān)系網(wǎng)絡(luò)　49
4．3 匹配網(wǎng)絡(luò)　51
4．4 匹配網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)　55
4．5 TensorFlow中的匹配網(wǎng)絡(luò)　55
4．6 小結(jié)　60
4．7 思考題　60
4．8 延伸閱讀　60
第5章記憶增強神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　61
5．1 NTM　61
5．1．1 NTM中的讀與寫　62
5．1．2 尋址機制　65
5．2 使用NTM復(fù)制任務(wù)　68
5．3 MANN　77
5．4 小結(jié)　80
5．5 思考題　80
5．6 延伸閱讀　80
第6章 MAML及其變種　81
6．1 MAML　81
6．1．1 MAML算法　83
6．1．2 監(jiān)督學(xué)習(xí)中的MAML　86
6．1．3 強化學(xué)習(xí)中的MAML　92
6．2 ADML　93
6．2．1 FGSM　94
6．2．2 ADML　94
6．2．3 從頭構(gòu)建ADML　95
6．3 CAML　103
6．4 小結(jié)　104
6．5 思考題　105
6．6 延伸閱讀　105
第7章 Meta-SGD和Reptile　106
7．1 Meta-SGD　106
7．1．1 監(jiān)督學(xué)習(xí)中的Meta-SGD　108
7．1．2 強化學(xué)習(xí)中的Meta-SGD　114
7．2 Reptile　114
7．2．1 Reptile算法　115
7．2．2 使用Reptile進行正弦曲線回歸　116
7．3 小結(jié)　121
7．4 思考題　121
7．5 延伸閱讀　121
第8章梯度一致作為優(yōu)化目標(biāo)　122
8．1 梯度一致，一種優(yōu)化方法　122
8．1．1 權(quán)重計算　124
8．1．2 算法　124
8．2 使用MAML構(gòu)建梯度一致　125
8．2．1 生成數(shù)據(jù)點　126
8．2．2 單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　126
8．2．3 MAML中的梯度一致　126
8．3 小結(jié)　131
8．4 思考題　131
8．5 延伸閱讀　131
第9章新進展與未來方向　132
9．1 TAML　132
9．1．1 熵最大化/熵約簡　133
9．1．2 不平等最小化　134
9．2 元模仿學(xué)習(xí)　136
9．3 CACTUs　137
9．4 概念空間元學(xué)習(xí)　138
9．4．1 關(guān)鍵部分　140
9．4．2 損失函數(shù)　140
9．4．3 算法　141
9．5 小結(jié)　142
9．6 思考題　142
9．7 延伸閱讀　142
思考題答案　143