Neural Networks and Deep Learning : a textbook

Abstract

Khái niệm cơ bản về mạng nơ-ron: Nhiều mô hình học máy truyền thống có thể được hiểu là trường hợp đặc biệt của mạng nơ-ron. Hai chương đầu tiên nhấn mạnh vào việc tìm hiểu mối quan hệ giữa học máy truyền thống và mạng lưới thần kinh. Máy vectơ hỗ trợ, hồi quy tuyến tính/hậu cần, phân tách giá trị số ít, hệ số hóa ma trận và hệ thống gợi ý được hiển thị là các trường hợp đặc biệt của mạng lưới thần kinh. Các phương pháp này được nghiên cứu cùng với các phương pháp kỹ thuật tính năng gần đây như word2vec. Nguyên tắc cơ bản của mạng nơ-ron: Một cuộc thảo luận chi tiết về đào tạo và chính quy hóa được cung cấp trong Chương 3 và 4. Chương 5 và 6 trình bày các mạng chức năng cơ sở xuyên tâm (RBF) và các máy Boltzmann bị hạn chế. Các chủ đề nâng cao về mạng nơ-ron: Chương 7 và 8 thảo luận về mạng nơ-ron hồi quy và mạng nơ-ron tích chập. Một số chủ đề nâng cao như học tăng cường sâu, máy Turing thần kinh, bản đồ tự tổ chức Kohonen và mạng đối thủ tổng quát được giới thiệu trong Chương 9 và 10.