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本書對深度學習模型可解釋性的最新研究工具進行了全面的策劃、闡述和說明性討論，重點是神經網絡架構。此外，還包括計算機視覺、光學和機器學習相關主題的應用導向型文章中的若干案例研究。

這本書可以作為深度學習中涵蓋最新主題的可解釋性的專題論文，也可以作為研究生的教科書。負責研究、開發和應用的科學家從它的系統闡述中受益。

本書的動機是深度學習架構的黑箱性質與其編碼的知識模型的人類可解釋性之間的巨大差距。人工智能模型的準確性和可理解性對于人工智能和人類智能的共存和協作變得越來越重要。在某些危及生命的應用中，可解釋性對于根本原因分析和人類決策至關重要。本書側重于對深度學習模型可解釋性的最新研究工具進行全面的策劃、闡述和說明性討論，重點是神經網絡架構。其中很大一部分工作補充了現有的深度學習和神經網絡教科書，并以過去十年的工作為基礎，其中重點是網絡中編碼的知識的可視化和可解釋性。這些工作來自計算機視覺、模式識別和深度學習領域的領先會議和期刊。此外，還包括來自不同領域的面向應用文章的幾個案例研究，包括計算機視覺、光學和自然語言處理。在目前與深度學習、機器學習和神經網絡相關的研究生課程中，缺乏處理可解釋性主題的教學材料。這主要是因為機器學習社區之前的重點是精度，而可解釋性的問題是一個新興的話題。然而，隨著書籍[81]、[428]、課堂講稿[532]、新課程以及觀點[520]的出版，它作為越來越相關的主題正在獲得吸引力。然而，這些工作中對通用機器學習的關注意味著，深度學習中的可解釋性問題目前仍然沒有得到足夠的深度解決，深度學習現在在各種機器學習應用中廣泛使用。因此，這本教科書將是致力于這一主題的先驅教科書之一。這可能會導致設立關于這一主題的專門研究生課程，因為人們認為需要這類課程，但缺乏關于這一主題的有組織的材料是一個突出的障礙。

在第一章中，我們介紹了本書的背景和動機，幫助讀者設定對本書的期望并理解材料的范圍。我們還通過總結深度學習的演變提供了一個簡短的歷史。在此過程中，我們也闡明了這種演變如何導致知識抽象化的增加，從而形成了眾所周知的黑箱模型，它編碼了知識但并未解釋知識。我們自然地將這個討論引向可解釋性的問題，確定了其必要性以及所面臨的挑戰。我們也澄清了本書的重點是解決現有深度學習架構中的可解釋性，而將新的天然可解釋的深度學習架構的設計主題委托給最后一章的一個小節（并可能在未來的本書第二卷中）。

在第二章中，我們介紹了深度學習的各種現代主題，包括傳統的神經網絡架構、學習機制以及深度學習的挑戰。本章的目標是介紹背景概念并為后續章節的技術闡述做準備。特別地，我們將會覆蓋卷積神經網絡、自編碼器、對抗神經網絡、圖神經網絡和神經模糊網絡，因為在接下來的章節中將詳細探討這些范式的可解釋性機制。同樣，具體的學習機制將會被解釋，以便在后續章節中識別可解釋性的損失或機會。出于全面性的考慮，我們還將包含一節關于其他類型的深度學習方法，即使在其他章節中并未詳述它們的可解釋性。

在第三章中，我們開始全面處理可解釋性。具體來說，我們在深度學習方法的一般特性的背景下討論可解釋性的概念。我們從討論神經元和特征級別的抽象知識編碼開始，然后討論抽象編碼的可解釋性和可視化。從理解概念、優點和缺點的角度出發，我們討論了諸如激活圖、顯著性、注意力模型等常規技術。然后，我們分析了在優化或學習過程中知識如何傳播，作為深入了解如何解釋使用深度學習模型學習的知識的挑戰和機會。神經網絡通過連續的非線性激活提取特征，這使得知識表示變得困難，同時對噪聲和不完整數據區域敏感。我們使用一個案例研究討論了知識與性能的關系。最后，我們討論了深度編碼與淺層編碼的解釋，這兩者的性能存在競爭。因此，本章涵蓋了一系列普遍適用于任何深度學習架構的可解釋性主題。

第四章專門介紹針對特定單一架構的可解釋性方法。本章選擇的架構有卷積神經網絡、自編碼器網絡、對抗網絡和圖學習技術。我們包括了與這些架構相關的相對較新的主題，例如卷積神經網絡的新概念“卷積追蹤”，自編碼器網絡潛在空間中抽象特征的可解釋性，對抗網絡中判別模型的可解釋性，以及圖神經網絡的圖嵌入解釋性。我們為每種架構給出了至少一個案例研究，包括來自各種應用領域的案例。我們也簡要地參考了注意力網絡，這種網絡在設計中固有地包含了某種可解釋性。

第五章專門討論模糊深度學習。這種方法與以神經網絡為中心的深度學習略有不同，因為模糊邏輯和基于規則的推理是這類網絡設計的核心。對解釋的需求導致了對基于規則的系統的再度關注。這也是一個被獨立研究的主題，很少在深度學習和可解釋性的特定背景下研究。我們通過闡述模糊深度學習的主題和相關的.

 這本教材旨在從數學的角度指出數據分析的最重要的原則。具體來說，它選擇了這些問題進行探索:哪些是理解應用的含義所必需的原則，哪些是理解所使用的方法成功的條件所必需的?理論只在適當應用的必要程度上呈現，力求在過度復雜和過度簡化之間取得平衡。它的主要重點是應用成功的關鍵原則。主題及特點:

• 側重于由數學參數支持的方法，而不是單一的計算經驗
• 研究在數據科學中使用的數值算法運行的條件，以及可以預期的性能
• 考慮關鍵的數據科學問題:問題的制定包括最優性度量;學習和泛化與訓練集大小和自由參數數量的關系;以及數值算法的收斂性
• 檢查原始的數學學科(統計學，數值數學，系統論)，因為它們與給定的問題特別相關
• 解決模型大小和可用于識別的數據量之間的權衡及其對模型參數化的影響
• 研究自然語言處理和計算機視覺所涉及的數學原理
• 保持主題覆蓋有意緊湊，專注于每個主題的關鍵問題，以鼓勵充分理解整本書

雖然這本核心教材直接針對計算機科學和/或數據科學的學生，但它也將對該領域的研究人員具有真正的吸引力，他們希望獲得“超越”唯一計算經驗的數學基礎的正確理解。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-19074-2

這本書為醫學學生、研究人員和專業人員提供了機器學習和醫學深度學習的基礎介紹，他們不一定在高等數學入門，但渴望更好地理解這種顛覆性技術及其對醫學的影響。人工智能(AI)曾經是計算機科學和工程部門以外的少數人知道的深奧學科，今天是一項廣泛流行的技術，被學術界的所有學者使用。特別是，近年來，醫學和生命科學領域的研究人員對機器學習和深度學習這一人工智能子領域產生了極大的興趣，這可以從過去十年同行評審醫學期刊上發表的關于該主題的文章數量的快速增長中得到證明。這一領域對優質教育資源的需求從來沒有像今天這樣大，而且只會繼續快速增長。

專家作者采用一種敘事風格，強調直覺而不是抽象的數學形式主義，消除了機器學習和深度學習周圍不必要的復雜性的面紗，使他們能夠在實用性和理論的嚴謹性之間取得微妙的平衡，以促進讀者的學習體驗。書中涉及的主題包括:醫學數據的數學編碼，線性回歸和分類，非線性特征工程，深度學習，卷積和循環神經網絡，強化學習。每一章以練習集結束，供讀者練習和測試他們的知識。

對于有興趣了解更多關于機器學習和深度學習的醫學學生、專業人士和研究人員來說，這是一個理想的介紹。在本科階段至少學過一門數學導論課程的讀者(例如，生物統計學或微積分)將能夠很好地使用本書，而不需要任何額外的先決條件。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-19502-0

這本教科書介紹了時間序列分析和預測的方法和技術，并展示了如何使用Python實現它們和解決數據科學問題。它不僅涵蓋了常用的統計方法和時間序列模型，包括ARMA、SARIMA、VAR、GARCH、狀態空間和(非)平穩、多元和金融時間序列的馬爾可夫切換模型，還包括現代機器學習程序和時間序列預測的挑戰。它提供了時間序列分析原理和Python編程的有機結合，使讀者能夠學習方法和技術，同時練習編寫和運行Python代碼。它的數據驅動方法來分析和建模時間序列數據，幫助新學習者可視化和解釋原始數據及其計算結果。本書主要面向具有概率和統計學本科知識的統計學、經濟學和數據科學專業的學生，同樣也會吸引人工智能和數據科學領域的行業專業人士，以及任何對使用Python解決時間序列問題感興趣的人。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-13584-2

深度學習:全面指南提供了深度學習(DL)和機器學習(ML)的概念的全面覆蓋。DL和ML是最受歡迎的領域，需要深刻的理解。這本書使讀者能夠基于ML和DL構建創新和有用的應用。從神經網絡的基礎開始，并繼續通過各種類型的CNN, RNNs, LSTM的架構，以及更多，直到書的結尾，每一個主題都給予了最大的照顧和專業和全面的塑造。

//www.routledge.com/Deep-Learning-A-Comprehensive-Guide/Vasudevan-Pulari-Vasudevan/p/book/9781032028828

關鍵特征： 包括從ML概念到DL概念的平穩過渡

對于所有基于代碼的示例，都提供了逐行解釋

包括許多實際的例子和面試問題

即使是非計算機科學背景的人也可以從這本書中受益，學習理論、例子、案例研究和代碼片段

每一章都以目標開始，并以一組測試讀者理解力的測試問題結束

包括對提供額外指導的相關YouTube視頻的引用

人工智能是每個人的領域。這本書面向所有人，不論他們的專業領域是什么。畢業生和研究人員在深度學習將發現這本書有用。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-55444-0

這本引人入勝的和清晰的書面教科書/參考提供了一個必要的介紹，迅速興起的跨學科領域的數據科學。它側重于成為一名優秀的數據科學家的基本原則，以及建立收集、分析和解釋數據的系統所需的關鍵技能。

《數據科學設計手冊》是一個實用的見解來源，它突出了分析數據中真正重要的東西，并提供了對如何使用這些核心概念的直觀理解。這本書沒有強調任何特定的編程語言或數據分析工具套件，而是著重于重要設計原則的高層討論。

《數據科學概論》是一門易于閱讀的課程，理想情況下，它能滿足本科生和早期研究生的需求。它揭示了這門學科如何處于統計學、計算機科學和機器學習的交叉點，具有自己獨特的分量和特點。這些和相關領域的從業者會發現這本書非常適合自學。

看到這些材料時，一個顯而易見的問題可能會出現:“為什么還要一本深度學習和自然語言處理的書?”已有多篇優秀的論文發表，涵蓋了深度學習及其在語言處理中的應用的理論和實踐兩個方面。然而，從我教授自然語言處理課程的經驗來看，我認為，盡管這些書的質量很好，但它們中的大多數并不是針對最有可能的讀者。這本書的目標讀者是那些在機器學習和自然語言處理之外的領域有技能的人，他們的工作至少部分依賴于對大量數據(尤其是文本數據)的自動分析。這些專家可能包括社會科學家、政治科學家、生物醫學科學家，甚至對機器學習了解有限的計算機科學家和計算語言學家。

現有的深度學習和自然語言處理書籍一般分為兩大陣營。第一個陣營側重于深度學習的理論基礎。這對前面提到的讀者肯定是有用的，因為在使用工具之前應該了解它的理論方面。然而，這些書往往假定了典型的機器學習研究者的背景，因此，我經常看到沒有這種背景的學生很快就會在這樣的材料中迷失。為了緩解這個問題，目前存在的第二種類型的書籍側重于機器學習從業者;也就是說，關于如何使用深度學習軟件，極少關注理論方面。我認為，關注實際方面同樣是必要的，但不是充分的。考慮到深度學習框架和庫已經變得相當復雜，由于理論上的誤解而誤用它們的幾率很高。我在我的課程中也經常看到這個問題。

因此，本書旨在為自然語言處理的深度學習的理論和實踐方面架起橋梁。我介紹了必要的理論背景，并假設讀者有最少的機器學習背景。我的目標是讓任何上過線性代數和微積分課程的人都能理解這些理論材料。為了解決實際方面的問題，本書包括用于討論的較簡單算法的偽代碼，以及用于更復雜體系結構的實際Python代碼。任何參加過Python編程課程的人都應該能夠理解這些代碼。讀完這本書后，我希望讀者能夠有必要的基礎，立即開始構建真實的、實用的自然語言處理系統，并通過閱讀有關這些主題的研究出版物來擴展他們的知識。

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

近年來，自然語言處理的研究方法取得了一些突破。這些突破來源于兩個新的建模框架以及在計算和詞匯資源的可用性的改進。在這個研討會小冊子中，我們將回顧這些框架，以一種可以被視為現代自然語言處理開端的方法論開始:詞嵌入。我們將進一步討論將嵌入式集成到端到端可訓練方法中，即卷積神經網絡和遞歸神經網絡。這本小冊子的第二章將討論基于注意力的模型的影響，因為它們是最近大多數最先進的架構的基礎。因此，我們也將在本章中花很大一部分時間討論遷移學習方法在現代自然語言處理中的應用。最后一章將會是一個關于自然語言生成的說明性用例，用于評估最先進的模型的訓練前資源和基準任務/數據集。

//compstat-lmu.github.io/seminar_nlp_ss20/

在過去的幾十年里，人工智能技術的重要性和應用不斷得到關注。在當今時代，它已經與構成人類塑造環境的大部分環境密不可分。因此，商業、研究和開發、信息服務、工程、社會服務和醫學等無數部門已經不可逆轉地受到人工智能能力的影響。人工智能有三個主要領域組成了這項技術:語音識別、計算機視覺和自然語言處理(見Yeung (2020))。在這本書中，我們將仔細研究自然語言處理(NLP)的現代方法。

這本小冊子詳細介紹了用于自然語言處理的現代方法，如深度學習和遷移學習。此外，本研究亦會研究可用于訓練自然語言處理任務的資源，并會展示一個將自然語言處理應用于自然語言生成的用例。

為了分析和理解人類語言，自然語言處理程序需要從單詞和句子中提取信息。由于神經網絡和其他機器學習算法需要數字輸入來進行訓練，因此應用了使用密集向量表示單詞的詞嵌入。這些通常是通過有多個隱藏層的神經網絡學習的，深度神經網絡。為了解決容易的任務，可以應用簡單的結構神經網絡。為了克服這些簡單結構的局限性，采用了遞歸和卷積神經網絡。因此，遞歸神經網絡用于學習不需要預先定義最佳固定維數的序列的模型，卷積神經網絡用于句子分類。第二章簡要介紹了NLP中的深度學習。第三章將介紹現代自然語言處理的基礎和應用。在第四章和第五章中，將解釋和討論遞歸神經網絡和卷積神經網絡及其在自然語言處理中的應用。

遷移學習是每個任務或領域的學習模型的替代選擇。在這里，可以使用相關任務或領域的現有標記數據來訓練模型，并將其應用到感興趣的任務或領域。這種方法的優點是不需要在目標域中進行長時間的訓練，并且可以節省訓練模型的時間，同時仍然可以(在很大程度上)獲得更好的性能。遷移學習中使用的一個概念是注意力，它使解碼器能夠注意到整個輸入序列，或自注意，它允許一個Transformer 模型處理所有輸入單詞，并建模一個句子中所有單詞之間的關系，這使得快速建模一個句子中的長期依賴性成為可能。遷移學習的概念將在小冊子的第6章簡要介紹。第七章將通過ELMo、ULMFiT和GPT模型來描述遷移學習和LSTMs。第八章將詳細闡述注意力和自注意力的概念。第九章將遷移學習與自注意力相結合，介紹了BERT模型、GTP2模型和XLNet模型。

為NLP建模，需要資源。為了找到任務的最佳模型，可以使用基準測試。為了在基準實驗中比較不同的模型，需要諸如精確匹配、Fscore、困惑度或雙語評估替補學習或準確性等指標。小冊子的第十章簡要介紹了自然語言處理的資源及其使用方法。第11章將解釋不同的指標，深入了解基準數據集SQuAD、CoQa、GLUE和SuperGLUE、AQuA-Rat、SNLI和LAMBADA，以及可以找到資源的預訓練模型和數據庫，如“帶代碼的論文”和“大壞的NLP數據庫”。

在小冊子的最后一章中，介紹了生成性NLP處理自然語言生成，從而在人類語言中生成可理解的文本。因此，不同的算法將被描述，聊天機器人和圖像字幕將被展示，以說明應用的可能性。

本文對自然語言處理中各種方法的介紹是接下來討論的基礎。小冊子的各個章節將介紹現代的NLP方法，并提供了一個更詳細的討論，以及各種示例的潛力和限制。

當看到這些材料時，一個明顯的問題可能會出現:“為什么還要寫一本深度學習和自然語言處理的書呢?”一些優秀的論文已經出版，涵蓋了深度學習的理論和實踐方面，以及它在語言處理中的應用。然而，從我教授自然語言處理課程的經驗來看，我認為，盡管這些書的質量非常好，但大多數都不是針對最有可能的讀者。本書的目標讀者是那些在機器學習和自然語言處理之外的領域有經驗的人，并且他們的工作至少部分地依賴于對大量數據，特別是文本數據的自動化分析。這些專家可能包括社會科學家、政治科學家、生物醫學科學家，甚至是對機器學習接觸有限的計算機科學家和計算語言學家。

現有的深度學習和自然語言處理書籍通常分為兩大陣營。第一個陣營專注于深度學習的理論基礎。這對前面提到的讀者肯定是有用的，因為在使用工具之前應該了解它的理論方面。然而，這些書傾向于假設一個典型的機器學習研究者的背景，因此，我經常看到沒有這種背景的學生很快就迷失在這樣的材料中。為了緩解這個問題，目前存在的第二種類型的書集中在機器學習從業者;也就是說，如何使用深度學習軟件，而很少關注理論方面。我認為，關注實際方面同樣是必要的，但還不夠。考慮到深度學習框架和庫已經變得相當復雜，由于理論上的誤解而濫用它們的可能性很高。這個問題在我的課程中也很常見。

因此，本書旨在為自然語言處理的深度學習搭建理論和實踐的橋梁。我涵蓋了必要的理論背景，并假設讀者有最少的機器學習背景。我的目標是讓任何上過線性代數和微積分課程的人都能跟上理論材料。為了解決實際問題，本書包含了用于討論的較簡單算法的偽代碼，以及用于較復雜體系結構的實際Python代碼。任何上過Python編程課程的人都應該能夠理解這些代碼。讀完這本書后，我希望讀者能有必要的基礎，立即開始構建真實世界的、實用的自然語言處理系統，并通過閱讀有關這些主題的研究出版物來擴展他們的知識。

//clulab.cs.arizona.edu/gentlenlp/gentlenlp-book-05172020.pdf