Lei Feng réseau par AI Technology Review: Cette marche « blog de Li Li, » Li Li est l'auteur de l'anneau central de recherche et développement Intelligence artificielle lettre vp, plus d'un traitement du langage naturel de dix ans et à la recherche de l'intelligence artificielle et de l'expérience du développement, présidé le développement d'une variété de matériel intelligent et question et le système de dialogue de réponse, responsable de RanSun la conception et le développement de l'analyse sémantique chinoise des plates-formes ouvertes et Shun robots intelligents. Récemment, il a publiquement sur le blog ce premier des pays de livres d'étude approfondie libre - « théorie de l'apprentissage en profondeur et pratique: pour améliorer le chapitre, » Le livre couvre l'auditif, visuel, la langue et renforcer les quatre principaux domaines d'étude et analyse théorique détaillée en termes simples codes d'analyse.
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préface
16 Septembre quand je fait une étude approfondie des articles dans RPSC, principalement pour les développeurs qui n'ont pas beaucoup d'expérience. Davin Après avoir lu l'article, je me sens relativement facile à comprendre, m'a demandé d'écrire un livre, puis une tête chaude vers le bas sur la promesse. Bien que les livres volumineux publiés, mais pour moi le livre Liyan a toujours été une question très sérieuse et importante. Lide, service méritoire, Liyan est les trois confucéenne - immortel, montrant les anciens pour leur attention. Mon livre est juste des livres techniques sur la profondeur de l'apprentissage, loin de Liyan, mais je crains qu'il y aura des lecteurs, donc j'espère que ce livre aura au moins quelques aider les lecteurs, pas lourd. Écrivez le premier mot du début à maintenant, quatre ans avant et après la traversée a duré deux ans et demi. D'une part, il est trop occupé pas beaucoup de temps, mais la raison le plus important est que je veux écrire un peu mieux. Le processus d'écriture d'un livre est un processus d'apprentissage, chaque papier chaque ligne de code, les auteurs eux-mêmes connaîtrai ne comprennent pas le contenu du livre qui est absolument pas mis. Bien sûr, en raison du niveau personnel limité, ont certainement encore beaucoup à comprendre les préjugés et les omissions, s'il vous plaît sentir lecteur gratuit.
De nombreux livres sur le marché de la profondeur de l'apprentissage, la plus grande caractéristique de ce livre est une combinaison de contenu théorique et pratique de l'ampleur. Maintenant, nous pouvons voir la profondeur des livres d'apprentissage peut être divisé en deux catégories, ne concerne que la théorie et ceux qui se concentrent uniquement sur l'application. Les premiers sont pour la plupart des documents de conférence Certains, bien sûr, y compris Ian Goodfellow et Yoshua Bengio, et al. Apprentissage en profondeur. Les lecteurs de ces livres sont des chercheurs professionnels et étudiants professionnels connexes, il est plus préoccupé par la théorie de base et les dernières avancées de pointe. Ces livres sont généralement plus difficiles à comprendre, mais après avoir lu ne savent toujours pas comment commencer à résoudre le problème. Les livres sont plus préoccupés par une autre application, multi-cadre pour la mise en place d'outils, mais mentionnent aussi parfois certaines théories pointent sur toute la longueur, le lecteur algorithmes semble juste une boîte noire, bien que la gestion, mais ceux-ci ne savent pourquoi, je ne sais pas comment accorder, encore plus ne savent pas comment résoudre lorsqu'ils sont confrontés à des problèmes. Le but de ce livre est d'utiliser un langage simple pour introduire la théorie de base et les derniers développements, mais décrit également la mise en uvre du code. En combinant la théorie et la pratique pour que les lecteurs de mieux comprendre les connaissances théoriques approfondies, mais aussi les connaissances théoriques pour guider la pratique. Par conséquent, une caractéristique majeure de ce livre est l'introduction de chaque modèle présentera sa mise en uvre, après le lecteur à lire une description complète du modèle peut être exécuté, lire et modifier le code, ce qui peut être plus profonde compréhension des connaissances théoriques.
Le deuxième livre se caractérise par l'ampleur relativement importante de contenu, ce livre couvre l'auditif, visuel, la langue et à renforcer les quatre principaux domaines d'étude. Les lecteurs des sections nommées peuvent également voir « l'ambition », les couvertures de livre de l'auteur le plus sens de l'application commune de la profondeur de l'apprentissage. La plupart des livres sur le marché ne décrit que le contenu visuel et le langage, mais en général limitées à l'application CNN pour la classification d'images simples ou RNN, modèle seq2seq de la PNL. En plus de la présentation visuelle du livre et les derniers CNN ResNet Inception et des modèles, mais introduit également la R-CNN pour la détection cible, rapide R-CNN, plus rapide modèle R-CNN, Mask R-CNN divisé Exemples modéliser; FaceNet pour la reconnaissance faciale; Neural style de transfert et comprenant en outre l'GAN (y compris DCGAN et cycle GAN). En plus de la section de langue RNN / LSTM / GRU et d'autres modèle de base a beaucoup de livres pour la traduction automatique, les modèles en dehors de seq2seq et des mécanismes chatbot Attention, comprend également la dernière Elmo, OpenAI TPG et BERT et d'autres modèles, en plus du livre décrit aussi le de nombreuses tâches de la PNL classiques, y compris modèle de langage, le marquage de la parole, composante de l'analyse, l'analyse syntaxique de la dépendance et la traduction automatique. En plus de l'introduction de solutions d'apprentissage en profondeur également introduire les méthodes traditionnelles basées sur l'apprentissage statistique, permet au lecteur de comprendre le processus de développement dans ce domaine. Le contenu d'apprentissage auditif et le renforcement est actuellement disponible sur le marché la plupart des livres sont rarement mentionnés. Nous savons tous qu'en 2012 AlexNet percée dans le champ visuel, mais l'apprentissage en profondeur se fait dans la première direction de reconnaissance vocale révolutionnaire. Le détail de la volonté de livre basé sur le décodeur de WFST classique et un système de reconnaissance vocale Kaldi HMM-GMM, y compris après l'utilisation. Suivant présentera système HMM-DNN, le nouveau système de reconnaissance vocale de bout en bout, il sera introduit principalement des modèles CTC, y compris par exemple, et DeepSpeech codes d'identification du système CTC. Enfin, CNN présentera l'utilisation de la simple reconnaissance de mot-clé vocale, cet exemple simple peut être utile sur le dispositif intelligent. Sur le renforcement des livres nationaux d'apprendre beaucoup, de sorte que le livre commence par un chapitre présente les concepts de base de l'apprentissage amélioré, y compris le MDP, la programmation dynamique, Monte Carlo, l'apprentissage TD et la politique de dégradé. Ensuite, nous présenterons DQN, basée sur la politique de gradient des algorithmes d'apprentissage en profondeur, et enfin introduire AlphaGo, AlphaGo zéro et Alpha algorithme zéro.
Bien sûr, en raison du temps et auteur du niveau limité, ces zones manquent beaucoup de contenu, tels que l'audition ne comprend que la reconnaissance vocale, mais il n'y a pas de synthèse de la parole, la musique, etc., la profondeur de l'apprentissage par renforcement, ni le dernier apprentissage imitation, l'apprentissage inverse Renforcement et apprentissage Meta et ainsi de suite. Mais le lecteur dans la compréhension des concepts de base et des modèles du livre, pour apprendre le contenu mise à jour sera relativement facile, le temps et l'énergie de l'avenir continuera de mettre à jour le contenu.
Le dernier chapitre contient également une philosophie, l'auteur principal pour un point de vue personnel que l'intelligence artificielle peut être atteint. La majeure partie du livre vient de la connaissance des autres, au plus, plus une partie de ma propre compréhension. Si vous êtes à la recherche d'un peu de contenu « original » dans ce livre, il est fort probable que dans ce chapitre du. Il y a tant de point de vue absurde, mais le lecteur peut vouloir des articles après un repas comme un look passe-temps Chayu pas non plus beaucoup de mal, quelles idées peuvent également laisser un message après l'échange de l'arrière et de voir.
Le contenu du livre pris beaucoup de papiers, livres et open source, les remercier pour leur travail! Les auteurs essayeront d'inclure des liens pertinents dans l'article, si l'auteur original considère les problèmes de copyright, s'il vous plaît contacter l'auteur.
Parce que couvrant un large éventail, ainsi que les auteurs ont comparé le chemin de longue haleine de l'écriture (auteurs préfèrent lire des livres en anglais, parce que beaucoup de livres en anglais aux lecteurs que le blanc, toujours, explique patiemment que, alors que la plupart des Chinois ne savent pas est l'auteur du livre le niveau est trop élevé ou trop bas, il y a toujours trop, « apparemment », « facile à prouver » ce que l'auteur écrit un livre suppose que les lecteurs ne comprennent rien, il sera très longue haleine), donc quelques années pour écrire le contenu même des milliers page. Modifier un presse dit livre épais ont à vendre combien d'argent, il ne peut pas publier. Ainsi, cette division du livre en deux: « La théorie de l'apprentissage en profondeur et pratique: les bases » et « théorie de l'apprentissage en profondeur et pratique: améliorer les communications. » Principes de base a été édité et publié, le lecteur devrait rencontrer et années. pièce Rise est plus professionnel, différentes personnes peuvent se concentrer uniquement sur une autre direction, afin d'acheter une petite partie de l'ensemble du livre semble peu rentable. Par conséquent, l'augmentation des articles gratuitement, et l'espoir d'apprendre et de bénéficier travail lecteurs. Cet article sera continuellement mis à jour, restez à l'écoute!
répertoire Scratch
Ce qui suit est une « théorie de l'apprentissage en profondeur et pratique: pour améliorer les articles » coups de répertoire brouillon, grâce au latex modèle ElegantLaTeX libre. Lors de la finition auteur peut être ajustée, et est donc pour référence.
Pour plus de détails sur le livre, s'il vous plaît percez:
Lei Feng Lei Feng net net AI Technology Review
