Python元学习:通用人工智能的实现
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图灵程序设计丛书

Python元学习:通用人工智能的实现

[印] 苏达桑•拉维尚迪兰 (作者) 葛言 (译者)
用Python语言全面解析各种单样本学习算法及其实现
学习先进的元学习算法,真正实现通用人工智能
元学习是当今人工智能研究的热门领域之一,被视为实现通用人工智能的基础。本书介绍元学习及其原理,讲解各种单样本学习算法,例如孪生网络、原型网络、关系网络和记忆增强网络,并在基于Python的TensorFlow与Keras中实现它们。读者能够从本书中了解先进的元学习算法,如模型无关元学习、Reptile和元学习的上下文适应。此外,本书还探索如何使用元随机梯度下降法来快速学习,以及如何使用元学习来进行无监督学习。本书适合机器学习爱好者、人工智能研究人员和数据科学家阅读。
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¥48.38 ¥59.00

出版信息

  • 书  名Python元学习:通用人工智能的实现
  • 系列书名图灵程序设计丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 王苗
  • 出版日期2020-07-01
  • 书  号978-7-115-53967-0
  • 定  价59.00 元
  • 页  数146
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名Hands-On Meta Learning with Python
  • 原书号9781789534207

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本书特色

“这本书对算法的解释简洁明晰、通俗易懂,任何想了解元学习的人都应该阅读。”
——英文版读者评论

什么是元学习?为什么需要了解元学习?

近年来深度学习的发展如火如荼,但深度神经网络需要大规模的训练集来训练模型,而且处理新任务时不能采用已有的模型,必须从零开始训练新模型。

元学习能够生成通用的人工智能模型来学习执行各种任务。只需少量数据点,即可训练元学习模型完成各种相关的任务。因此对于新任务,元学习模型可以利用之前从相关任务中获得的知识,无须从零开始训练。

本书介绍元学习及其原理,讲解各种单样本学习算法,并在基于Python的TensorFlow与Keras中实现它们。阅读本书,你将能够:

●理解什么是元学习、元学习的类型及其算法
●使用孪生网络建立人脸识别模型与音频识别模型
●学习原型网络及其变体
●使用TensorFlow构建关系网络与匹配网络
●在Python中从头开始构建MAML和Reptile算法
●掌握从头构建梯度一致算法
●探索任务无关元学习和深度元学习


目录

版权声明 阅读
献词 阅读
前言 阅读
第 1 章 元学习简介 阅读
第 2 章 使用孪生网络进行人脸识别与音频识别
第 3 章 原型网络及其变体
第 4 章 使用 TensorFlow 构建关系网络与匹配网络
第 5 章 记忆增强神经网络
第 6 章 MAML 及其变种
第 7 章 Meta-SGD 和 Reptile
第 8 章 梯度一致作为优化目标
第 9 章 新进展与未来方向
思考题答案
作者简介

作者介绍

苏达桑·拉维尚迪兰(Sudharsan Ravichandiran)

目前在众包网站Freelancer担任数据科学家。他是积极的开源项目贡献者和畅销书作家,在YouTube网站上发布的授课视频广受好评。重点关注深度学习和强化学习的实际应用,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的相关研究。

【译者简介】

葛言

本科毕业于华中科技大学经济学院国际商务专业(英语双学位),保送上海财经大学交叉科学研究院管理科学与工程直博,目前从事运筹学相关研究与Python开发工作。译有《精通Python设计模式(第2版)》等书。

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