Python深度元学习算法(高等学校智能科学与技术人工智能专业教材)--聚文网

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内容简介

本书全面介绍了深度元学习技术的知识，包括元学习、机器学习、深度学习及其技术平台和应用案例，给出了一套较为完备的深度元学习框架，并根据作者所在课题组的研究成果提出了一些具有启发性的元学习算法和思考方向。全书共9章。第1章主要介绍元学习的基本概念、基本任务和基本类型；第2章系统介绍深度学习的概念、原理和应用，帮助读者逐步具备一定的深度学习实践能力；第3章介绍一种简单的元学习神经网络——李生网络；第4章介绍原型网络及其各种变体；第5章介绍两种有趣单样本元学习算法— —关系网络和匹配网络；第 6章介绍记忆增强神经网络；第7章进一步介绍饶有趣味且应用广泛的元学习算法 ——模型无关元学习及其变种；第8章介绍另外两种经典的元学习模型——Meta- SGD 和 Reptile；第9章深入介绍元学习的一些新进展与最新研究成果——基于样本抽样和任务难度自适应的深度元学习理论。全书提供大量应用实例和配套代码，每章后均附有适量思考题，引发读者思考和讨论。全书行文浅显易懂，深入浅出，适合作为高等学校计算机相关专业研究生或高年级本科生开展元学习理论教学，也可供广大AI技术开发和研究人员参考。

第1章元学习简介 1.1 元学习 1.2 元学习的类型 1.2.1 学习度量空间 1.2.2 学习初始化 1.2.3 学习优化器 1.3 嵌套梯度下降法实现元学习 1.4 少样本学习的优化模型 1.5 小结 1.6 思考题参考文献第2章深度学习 2.1 深度学习的概念 2.2 深度神经网络概述 2.2.1 人工神经网络 2.2.2 深度神经网络 2.3 卷积神经网络概述 2.3.1 卷积神经网络 2.3.2 卷积神经网络的结构 2.3.3 卷积神经网络的训练 2.3.4 VGG卷积神经网络的代表性网络 2.4 循环神经网络 2.4.1 循环神经网络概念 2.4.2 长短期记忆（LSTM）网络 2.5 生成对抗网络 2.5.1 生成器 2.5.2 判别器 2.5.3 训练过程 2.5.4 小结 2.6 Transformer 及扩散模型 2.6.1 编码组件 2.6.2 解码组件 2.6.3 扩散模型 2.7 小结 2.8 思考题参考文献第3章李生网络 3.1 李生网络简介 3.2 李生网络的架构 3.3 李生网络的衍生 3.3.1 伪李生网络 …… 第4章原型网络及其变体第5章关系网络与匹配网络第6章记忆增强神经网络第7章模型无关元学习及其变种第8章 Meta-SGD和Reptile 第9章新进展与未来方向

Python深度元学习算法(高等学校智能科学与技术人工智能专业教材)

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