复旦大学邱锡鹏教授：最新版神经网络与深度学习电子书

深度学习是机器学习的一个分支。它是一种使用人工神经网络作为框架来表示数据的算法。深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理等多个领域取得了突出的成果，可见其重要性。本文将通过梳理知识体系的脉络，帮助大家深入浅出地理解深度学习。深度学习以神经网络为主要模型，最初用于解决机器学习中的表示学习问题。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到了极大的关注。鉴于深度学习涉及的知识点较多，本书从机器学习基本概念、神经网络模型和概率图模型三个层面串联了深度学习涉及的知识点，以便读者有更系统的理解的深度学习技术。

深度学习是机器学习的一个分支。 它是一种使用人工神经网络作为框架来表示数据的算法。 深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理等多个领域取得了突出的成果，可见其重要性。 本文将通过梳理知识体系的脉络，帮助大家深入浅出地理解深度学习。

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关于本书

近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐流行。 从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能助手、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中可能有意无意地使用人工智能技术。 这些技术都与人工智能领域研究人员的长期努力密不可分。 尤其是近年来，得益于数据的增加、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这个“新”的研究领域：深度学习。 深度学习以神经网络为主要模型，最初用于解决机器学习中的表示学习问题。 然而，由于其强大的能力，深度学习越来越多地被用来解决一些通用的人工智能问题，例如推理、决策等。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到了极大的关注。 ，并掀起了新一轮人工智能热潮。

主要特征：

系统性：系统地整理了神经网络和深度学习的知识体系。 鉴于深度学习涉及的知识点较多，本书从机器学习基本概念、神经网络模型和概率图模型三个层面串联了深度学习涉及的知识点，以便读者有更系统的理解的深度学习技术。 特异性、组织性和综合性。

可读性：本书由浅入深地组织，在语言表达上力求通俗易懂。 它还添加了插图、示例和必要的数学推导来理解抽象概念。 同时，附录简要介绍了本书所涉及的必要数学知识，以方便读者。

实用性：本书在网站上为每章知识点配备了编程练习，使读者在学习过程中能够将理论与实践紧密结合，加深对知识点的理解，具备分析问题和解决问题的能力。

深度学习知识体系

下图梳理了神经网络和深度学习涉及的知识体系。 这个知识体系可以分为三个主要部分：机器学习、神经网络和概率图模型。

1. 机器学习

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。 机器学习的基本概念和三要素是：模型、学习准则和优化算法。 深度学习是机器学习的一个分支。 机器学习分为三个方向：监督学习、无监督学习和强化学习。 下面将详细介绍具体内容。

2. 神经网络

神经网络作为一种非线性机器学习模型，可以更好地实现输入与输出之间的映射。 对于神经网络来说，需要掌握它的优化和正则化方向、注意力机制和外部记忆。 神经网络包括三种主要类型的神经网络模型：

3. 概率图模型

概率图模型为机器学习提供了更方便的描述框架。 其基本概念包括模型表示、学习和推理。 目前，深度学习与概率图模型的集成已经非常流行。 其中，比较重要的图模型有：

机器学习算法类型

机器学习算法可以根据不同的标准进行分类：

但总的来说，根据训练样本提供的信息和反馈方式，机器学习算法分为以下几类：

1. 监督学习

如果机器学习的目标是对样本的特征和标签之间的关系进行建模： = ( ; ) 或 ( | ; ) ，并且训练集中的每个样本都有一个标签，那么这种类型的机器学习称为监督学习。

根据标签类型的不同，监督学习可以分为回归问题、分类问题和结构化学习问题。

2.无监督学习（Unsupervised Learning，UL）

无监督学习是指从不包含目标标签的训练样本中自动学习一些有价值的信息。 典型的无监督学习问题包括聚类、密度估计、特征学习、降维等。

3.强化学习（RL）

强化学习是一类通过交互进行学习的机器学习算法。 在强化学习中，代理根据环境状态采取行动并获得立即或延迟的奖励。 代理在与环境交互的同时不断学习和调整其策略，以最大化预期总回报。

4.三种机器学习的比较

监督学习要求每个样本都有标签，而无监督学习则不需要标签。 一般来说，监督学习通常需要大量的标记数据集，而这些数据集一般需要人工标记，成本非常高。

因此，许多弱监督学习（Weakly Supervised Learning）和半监督学习（SSL）方法应运而生，希望能够从大规模无标签数据中充分挖掘有用信息，减少有标签样本的数量。 要求。

强化学习与监督学习的区别在于，强化学习不需要“输入/输出对”形式的显式训练样本，是一种在线学习机制。

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4、除了修改器功能外，还有一些比较好用的游戏内置了作弊功能，比如F3加速游戏等，可以在游戏中选择。

5.支持日文版游戏（日文版必须为v1.0.1.0或更高版本）。 配置要求 最低配置

操作系统：Windows®7 SP1 / 8.1 / 10

处理器：AMD A 系列 2.2GHz / Intel® Core™ i3 2.2GHz

内存：2GB RAM

显卡：AMD Radeon™ R7 240 / NVIDIA® GeForce® GT 730

DirectX 版本：11

存储：需要 5 GB 可用空间

声卡：DirectX 兼容声卡

附加说明：OpenGL 3.3 或更高版本

推荐配置

操作系统：Windows®7 SP1 / 8.1 / 10

处理器：AMD A8 系列 3.1GHz / Intel® Core™ i5 2.8GHz

内存：4GB RAM

显卡：AMD Radeon™ RX 470 / NVIDIA® GeForce® GTX 960

DirectX 版本：11

存储：需要 5 GB 可用空间

声卡：DirectX 兼容声卡

附加说明：OpenGL 3.3 或更高版本