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《智能机器如何思考》(深度神经网络的秘密)肖恩·格里什【文字版_PDF电子书_推荐】_经济管理 (如何评价机器的智能)

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《智能机器如何思考》(深度神经网络的秘密)肖恩·格里什【文字版_PDF电子书_推荐】

《智能机器如何思考》(深度神经网络的秘密)肖恩·格里什【文字版_PDF电子书_推荐】_经济管理 (如何评价机器的智能)

书名:智能机器如何思考
作者:[美]肖恩·格里什(SeanGerrish)
出版社:中信出版社
译者:张羿
出版日期:2019-6-20
页数:/
ISBN:9787521705461
7.6
豆瓣短评
全网资源sm.nayona.cn

内容简介:

任何足够先进的技术初看都与魔法无异。

自动驾驶汽车已经在很多国家上路,网飞的算法能主动预测你喜欢的电影,DeepMind的计算机程序通关了雅达利游戏,AlphaGo在古老的围棋领域攻克了人类智能的防线。

这一切是如何发生的?智能机器究竟如何思考?

在这本书中,作者用几乎人人都能读懂的语言展示了人工智能领域的前沿成果,深入解读了感知算法、强化学习、智能体、卷积神经网络、深度语音识别、图片识别等科技巨头纷纷拥抱的概念,正是它们让当今的机器如此智能。

DARPA和ImageNet的挑战赛给未来播撒了怎样的种子?

网飞的电影推荐为什么如此准确?

人工智能怎么打DOTA?

AlphaGo除了下围棋还会做别的吗?

神经网络如何做到能听、能说、能记忆?

我们为什么要不断制造能复制人类智力和行为的机器?

这本书将为你打开机器学习与神经网络的黑匣子,让你看懂“魔法”背后的机制。关于自动驾驶汽车、网飞算法、会玩游戏的人工智能以及AlphaGo,这本书几乎囊括了你想知道的一切。

作者简介:

肖恩•格里什(Sean Gerrish)

谷歌前工程专家,普林斯顿大学的机器学习博士,机器学习极客。

曾在高频交易机构泰莎科技担任工程师,并在谷歌担任机器学习和数据科学团队的工程专家。

目  录:

推荐序 IX

前言 XIII

1 自动机的秘密

长笛演奏者 003

今天的自动机 005

钟摆的摆动007

这本书中的自动机 008

2 自动驾驶汽车:挑战不可能

沙漠中的百万美元竞赛 015

如何打造自动驾驶汽车 017

规划路径 021

路径搜索 022

导航025

无人车挑战赛的获胜者 028

一场失败的比赛 031

3 保持在车道内行驶:自动驾驶汽车的感知

第二次无人车挑战赛 035

自动驾驶汽车中的机器学习 037

斯坦利的架构 038

避开障碍物 040

寻找道路的边缘 043

开眼看路 045

路径规划 047

斯坦利大脑的各个部分如何相互交流 049

4 在十字路口避让:自动驾驶汽车的大脑

城市挑战赛 055

感知抽象 057

比赛 059

老板的高层次推理层 061

攻克交通堵塞 068

三层架构 071

对自动驾驶汽车看到的物体进行分类 076

自动驾驶汽车是复杂的系统 077

自动驾驶汽车的轨迹 078

5 网飞和推荐引擎的挑战

百万美元大奖 083

竞争者 084

如何训练分类器 085

比赛的目标 089

庞大的评分矩阵 091

矩阵分解 096

第一年结束 102

6 团队融合:网飞奖的赢家

缩小竞争者之间的差距 107

第一年末 108

随时间变化的预测 111

过度拟合 114

模型混合 115

第二年 119

最后一年 120

赛后 124

7 用奖励教导计算机

DeepMind玩雅达利游戏 129

强化学习 132

教导智能体 134

为智能体编写程序 36

智能体如何观察环境 140

经验金块 141

用强化学习玩雅达利游戏 148

8 如何用神经网络攻克雅达利游戏

神经信息处理系统 153

近似,而非完美 153

用作数学函数的神经网络 155

雅达利游戏神经网络的结构 161

深入研究神经网络 170

9 人工神经网络的世界观

人工智能的奥秘 175

国际象棋自动机“土耳其人” 177

神经网络中的误导 179

识别图像中的物体 180

过度拟合 183

ImageNet 185

卷积神经网络 188

为什么是“深度”网络? 194

数据瓶颈 197

10 深入了解深度神经网络的内部秘密

计算机生成图片 203

压缩函数 204

ReLU激活函数 207

机器人之梦 211

11 能听、能说、能记忆的神经网络

对机器而言,“理解”意味着什么? 221

深度语音识别 222

循环神经网络 223

为图像生成字幕 230

长短时记忆网络 233

对抗数据 235

12 理解自然语言

宣传噱头还是人工智能研究的福音? 239

IBM的沃森 240

攻克《危险边缘》所遇到的挑战 241

浩如烟海的知识 242

《危险边缘》挑战赛的诞生 245

DeepQA 247

问题分析 249

“沃森”如何解读句子 252

13 挖掘《危险边缘》的最佳答案

地下室基准 261

生成候选答案 263

查找答案 266

轻量级过滤器 269

证据检索 270

评分 274

汇总和排名 277

调整“沃森” 281

重新审视DeepQA 282

沃森有智能吗? 283

14 用蛮力搜索找到好策略

通过搜索玩游戏 289

数独 290

树的大小 294

分支因子 297

游戏中的不确定性 297

克劳德•香农与信息论 302

评价函数 303

“深蓝” 308

加入IBM 310

搜索与神经网络 311

西洋双陆棋程序 313

搜索的局限 315

15 职业水平的围棋

计算机围棋 319

围棋 321

通过抽样走子来建立直觉 324

神之一手 330

蒙特卡洛树搜索 333

单臂老虎机 337

AlphaGo是否需要如此复杂 339

AlphaGo的局限 341

16 实时人工智能与《星际争霸》

构建更好的游戏机器人 345

《星际争霸》与人工智能 346

简化游戏 348

实用《星际争霸》机器人 351

OpenAI与《DOTA 2》 354

《星际争霸》机器人的未来 357

17 50年后或更遥远的未来

人工智能起起伏伏的发展过程 363

如何复制这本书中的成功 364

数据的普遍使用 368

下一步去向何方 369

致谢 373

注释 375

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摘要:《智能机器如何思考》(深度神经网络的秘密)是一本关于深度神经网络的书籍。本书以深度神经网络为中心,详细介绍了智能机器的思考过程。从网络的结构和工作原理,到深度学习的应用和未来发展,作者肖恩·格里什全面而深入地探讨了这一领域的前沿知识。本书对于经济管理等相关领域的读者来说,不仅可以增加对人工智能的了解,还能够为实践应用提供有益的参考。

1、深度神经网络的结构与工作原理

深度神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型,具有多层结构和大量神经元。本书首先介绍了深度神经网络的结构和工作原理,包括前馈神经网络、反馈神经网络和卷积神经网络等。通过对神经元之间的连接和信息传递过程的描述,读者可以更加直观地理解深度神经网络的运行机制。

接着,本书还详细介绍了深度神经网络中常用的激活函数、损失函数和优化算法等。这些关键技术的选择和优化对于网络的性能和效果具有重要影响,作者通过简单明了的解释和丰富的实例,帮助读者理解和应用这些技术。

最后,本书还介绍了深度神经网络的训练和优化方法。包括反向传播算法、随机梯度下降法等。这些方法不仅可以使网络学习到更好的表示和特征,还可以提高网络的泛化能力和抗干扰能力。

2、深度学习的应用领域

深度学习作为一种强大的机器学习方法,已经在多个领域展现出了广阔的应用前景。本书列举了一些典型的应用案例,包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。通过这些案例,读者可以了解到深度学习在不同领域的应用方式和效果。

此外,本书还介绍了深度学习在经济管理领域的应用。包括金融风控、市场预测、客户关系管理等。这些应用不仅可以提高企业的运营效率和管理水平,还可以为决策者提供更加准确和可靠的数据支持。

对于读者来说,本书不仅可以增加对深度学习的了解,还可以为实际应用提供指导和启示。无论是从事经济管理的专业人士,还是对人工智能感兴趣的普通读者,都可以从中受益。

3、深度神经网络的发展前景

深度神经网络作为人工智能的前沿技术,其发展前景备受关注。本书对深度神经网络的未来发展进行了展望,并提出了一些有趣的观点和猜想。

作者认为,深度神经网络在未来可能会实现更加复杂和高级的学习和推理能力。例如,通过引入记忆模块和注意力机制,网络可以具有更强的记忆和选择能力。同时,深度神经网络还可以结合其他技术,如强化学习和迁移学习等,进一步提升性能和效果。

此外,本书还讨论了深度神经网络的可解释性和公平性等重要问题。这些问题不仅关系到网络的可靠性和可信度,还关系到人工智能在社会中的应用和影响。因此,对于深度神经网络的研究和改进,还需要更多的探索和思考。

4、《智能机器如何思考》的价值和意义

《智能机器如何思考》作为一本关于深度神经网络的专业书籍,对于经济管理等相关领域的读者来说,具有重要的价值和意义。

首先,本书全面而深入地介绍了深度神经网络的结构、工作原理和优化方法等。通过对网络的内部机制和技术细节的介绍,读者可以更加全面和深入地理解深度神经网络的思考过程。

其次,本书还通过典型的应用案例,展示了深度学习在不同领域的应用方式和效果。这对于读者来说,不仅可以增加对深度学习的认识,还可以为实践应用提供有益的参考。

最后,本书对深度神经网络的未来发展进行了展望,并提出了一些有趣的观点和猜想。这对于读者来说,不仅可以了解到人工智能领域的最新动态,还可以为自己的研究和应用提供启示。

总结:

《智能机器如何思考》(深度神经网络的秘密)是一本关于深度神经网络的专业书籍,详细介绍了智能机器的思考过程。从网络的结构和工作原理,到深度学习的应用和未来发展,作者肖恩·格里什全面而深入地探讨了这一领域的前沿知识。本书对于经济管理等相关领域的读者来说,不仅可以增加对人工智能的了解,还能够为实践应用提供有益的参考。

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