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//nostarch.com/math-deep-learning

深度學習無處不在，這使得AI的強大驅動力成為更多STEM專業人士需要了解的東西。學習使用哪個庫命令是一回事，但要真正理解這一原則，您需要掌握使之正確的數學概念。本書將為您提供概率論、統計學、線性代數和微分學等主題的工作知識，這些是使深度學習易于理解的基本數學知識，也是成功練習深度學習的關鍵。 這四個子領域中的每一個都與Python代碼和實際操作的示例相關聯，這些示例彌合了純數學及其在深度學習中的應用之間的差距。章節建立在彼此的基礎上，基本的主題，如貝葉斯定理，然后是更高級的概念，如使用向量、矩陣和函數的導數訓練神經網絡。在探索和實現深度學習算法時，您將最終使用所有這些數學知識，包括反向傳播和梯度下降——這些基本算法使AI革命成為可能。 你將學習:

• 概率規則，概率分布，貝葉斯概率
• 使用統計數據來理解數據集和評估模型
• 如何操作向量和矩陣，并利用它們在神經網絡中移動數據
• 如何用線性代數實現主成分分析和奇異值分解
• 如何應用改進版本的梯度下降，如RMSprop, Adagrad和Adadelta
• 一旦你通過AI編程的鏡頭理解了本書中呈現的核心數學概念，你就會有基礎的知識來輕松跟隨和使用深度學習。

目錄內容：

Introduction Chapter 1: Setting the Stage Chapter 2: Probability Chapter 3: More Probability Chapter 4: Statistics Chapter 5: Linear Algebra Chapter 6: More Linear Algebra Chapter 7: Differential Calculus Chapter 8: Matrix Calculus Chapter 9: Data Flow in Neural Networks Chapter 10: Backpropagation Chapter 11: Gradient Descent Appendix: Going Further View the Copyright page

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人工智能和因果推理闡述了人工智能(AI)和因果推理之間關系的最新發展。盡管人工智能取得了重大進展，但我們仍然面臨著人工智能發展中的一個巨大挑戰，即理解智能背后的機制，包括推理、計劃和想象。理解、遷移和概括是提高智能的主要原則。因果推理是理解的一個關鍵組成部分。因果推理包括干預、領域轉移學習、時間結構和反事實思維等概念，是理解因果關系和推理的主要概念。不幸的是，這些因果關系的重要組成部分經常被機器學習忽略，這導致了深度學習的一些失敗。人工智能和因果推理包括:(1)將人工智能技術作為因果分析的主要工具;(2)將因果概念和因果分析方法應用于解決人工智能問題。這本書的目的是填補人工智能和現代因果分析之間的空白，進一步促進人工智能革命。這本書是理想的研究生和研究人員在人工智能，數據科學，因果推理，統計，基因組學，生物信息學和精準醫學。

//www.routledge.com/Artificial-Intelligence-and-Causal-Inference/Xiong/p/book/9780367859404

涵蓋三種類型的神經網絡，制定深度學習作為最優控制問題。 * 非線性中介的深度學習與工具變量因果分析。 * 因果網絡的構建是一個連續優化問題。 * Transformer和注意力用于圖的編碼解碼。RL用于推斷大型因果網絡。 * 使用VAE、GAN、神經微分方程、回歸神經網絡(RNN)和RL來估計反事實的結果。 * 網絡干擾下基于人工智能的個體化治療效果估計方法。

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這本書提供了深度學習的數學工程的一個完整和簡明的概述。除了概述深度學習的基礎之外，本課程還包括卷積神經網絡、循環神經網絡、transformers、生成對抗網絡、強化學習和多種技巧。重點是深度學習模型、算法和方法的基本數學描述。該報告主要是對計算機代碼、神經科學關系、歷史觀點和理論研究的不可知論。這種方法的好處是，具備數學能力的讀者可以快速掌握現代深度學習算法、模型和技術的精髓，而無需查看計算機代碼、神經科學或歷史進程。

//deeplearningmath.org/

深度學習是很容易通過數學語言來描述的，在一個許多專業人士都能接觸到的水平。來自工程、信號處理、統計學、物理學、純數學、計量經濟學、運算學、定量管理、應用機器學習或應用深度學習等領域的讀者將迅速深入了解該領域的關鍵數學工程組件。

本書有10章和3個附錄。第1-4章概述了機器學習的關鍵概念，概述了深度學習所需的優化概念，并重點介紹了基本模型和概念。第5-8章討論了深度學習的核心模型和架構，包括全連接網絡、卷積網絡、循環網絡，并概述了模型調整和應用的各個方面。第9-10章涉及特定領域，即生成對抗網絡和深度強化學習。附錄A-C提供了數學支持。以下是內容的詳細概述。

第一章-引言: 在這一章中，我們概述了深度學習，演示了關鍵的應用程序，調研了相關的高性能計算生態系統，討論了高維的數據，并為本書的其余部分定下基調。這一章討論了包括數據科學、機器學習和統計學習在內的關鍵術語，并將這些術語放在書的上下文中。主要的流行數據集，如ImageNet和MNIST數字也被概述，并描述了深度學習的出現。

第二章-機器學習原理: 深度學習可以被視為機器學習的一個分支學科，因此本章提供了機器學習的關鍵概念和范例的概述。向讀者介紹了監督學習、無監督學習和基于迭代的學習優化的一般概念。介紹了訓練集、測試集等的概念，以及交叉驗證和模型選擇的原則。本章探討的一個關鍵對象是線性模型，它也可以通過迭代優化進行訓練。這使得我們可以看到基本的梯度下降算法的實際應用，這個算法后來被改進并在本書的續篇中大量使用。

第三章-簡單的神經網絡: 在這一章中，我們關注二元分類的邏輯回歸和相關的用于多類問題的Softmax回歸模型。這就是深度學習的原理，如交叉熵損失、決策邊界和簡單的反向傳播案例的介紹。本章還介紹了一個簡單的非線性自動編碼器體系結構。模型調整方面也被討論，包括特征工程和超參數選擇。

第四章-優化算法: 深度學習模型的訓練涉及對學習參數的優化。因此，需要對優化算法有扎實的理解，以及對深度學習模型(如ADAM算法)的專業優化技術的理解。在這一章中，我們將重點關注這些技術以及正在慢慢進入實踐的更高級的二級方法。我們還研究了各種形式的自動微分的細節，并在邏輯回歸的背景下進行了比較，其中一階和二階方法都可以使用。

第五章-前饋深度網絡:這一章是本書的核心，在這里定義了一般的前饋深度神經網絡在探索了深度神經網絡的表達能力之后，我們通過理解梯度評估的反向傳播算法來深入訓練的細節，并探索其他實用方面，如權值初始化、dropout和批處理歸一化。

第六章-卷積神經網絡: 深度學習的成功很大程度上歸功于卷積神經網絡在應用于圖像和類似數據格式時的力量。在本章中，我們將探討卷積的概念，然后在深度學習模型的背景下了解它。介紹了通道和濾波器設計的概念，然后探討了已經產生重大影響并至今仍在使用的先進體系結構的常見狀態。我們還探討了一些與圖像相關的關鍵任務，如對象定位。

第七章-序列模型: 序列模型對于數據非常重要，比如自然語言處理中的文本應用。在本章中，我們將了解深度學習領域的關鍵思想。我們探討循環神經網絡及其推廣。這些包括長期短期記憶模型，門控循環單元，端到端語言翻譯的自動編碼器，以及帶有變壓器的注意模型。

第八章-行業技巧: 在學習了前饋網絡、卷積網絡和各種形式的循環網絡之后，我們現在來探索在應用中調整和集成這些模型的常用方法。關鍵問題包括超參數選擇和優化它們的技術。其他問題涉及通過遷移學習從一個數據集到另一個數據集的模型適應，以及增加數據集的方法。我們還討論了圖像transformer的應用和實現的各個方面，包括對深度學習軟件框架的描述。

第九章-生成式對抗網絡: 在本章中，我們調研和探索生成式對抗網絡(GANs)，它是能夠合成看起來真實的假數據的模型。GAN的基本構造是基于一個博弈論的設置，其中生成器模型和鑒別器模型被聯合訓練以得到一個訓練過的系統。我們討論了幾種GAN架構，以及在適應損耗函數時出現的有趣的數學方面。

第十章-深度強化學習: 在最后一章中，我們將探討深度強化學習的原理，這是一種動態系統的自適應控制方法。當考慮人工智能系統時，這經常被引入到agent的背景下，但是我們采用了一個更經典的方法，并在控制理論和馬爾可夫決策過程的背景下提出它。我們首先為MDPs和Q-learning奠定基礎，然后探索通過深度神經網絡逼近Q函數的各種進展。

高效數據結構的設計和分析長期以來被認為是計算機領域的一個重要學科，是計算機科學和計算機工程本科學位的核心課程的一部分。Python中的數據結構和算法介紹了數據結構和算法，包括它們的設計、分析和實現。本書適用于入門級數據結構課程，或中級算法入門課程。我們將在本序言后面更詳細地討論它在此類課程中的使用。

為了促進魯棒的和可重用的軟件的開發，我們試圖在整本書中采取一致的面向對象的觀點。面向對象方法的主要思想之一是，數據應該被封裝在訪問和修改它們的方法中。也就是說，不是簡單地將數據看作字節和地址的集合，而是將數據對象看作抽象數據類型(ADT)的實例，ADT包含了對這種類型的數據對象執行操作的一整套方法。然后我們強調，對于特定的ADT可能有幾種不同的實現策略，并探討這些選擇的優缺點。我們為幾乎所有討論過的數據結構和算法提供了完整的Python實現，我們還引入了重要的面向對象設計模式，將這些實現組織成可重用的組件。

我們書的讀者期望的結果包括: 他們了解最常見的數據集合抽象(如堆棧、隊列、列表、樹、地圖)。 他們理解算法產生有效的實現策略常見的數據結構。 他們可以從理論上和實驗上分析算法性能，并識別競爭策略之間的共同權衡。 他們可以明智地使用現代編程語言庫中現有的數據結構和算法。 他們有處理大多數基本數據結構和算法的具體實現的經驗。 他們可以運用數據結構和算法來解決復雜的問題。

//www.wiley.com/en-us/Data+Structures+and+Algorithms+in+Python-p-9781118290279

數據挖掘和機器學習的基本算法構成了數據科學的基礎，利用自動化方法分析各種數據的模式和模型，應用范圍從科學發現到商業分析。本教材面向本科和研究生課程，全面深入地介紹了數據挖掘、機器學習和統計學，為學生、研究人員和實踐者提供了堅實的指導。這本書奠定了數據分析、模式挖掘、聚類、分類和回歸的基礎，集中在算法和潛在的代數、幾何和概率概念上。新的第二版是一個完整的部分致力于回歸方法，包括神經網絡和深度學習。

• 涵蓋核心方法和前沿研究，包括深度學習

• 提供了一種基于開源實現的算法方法

• 包含了經過類測試的例子和練習，允許課程設計的靈活性和現成的參考

數據挖掘和機器學習使人能夠從數據中獲得基本的見解和知識。它們允許發現深刻的、有趣的和新穎的模式，以及從大規模數據中描述的、可理解的和可預測的模型。在這個領域有幾本好書，但其中很多不是太高級就是太高級。這本書是一個介紹性的文本，奠定了機器學習和數據挖掘的基本概念和算法的基礎。重要的概念在第一次遇到時就會被解釋，并附有詳細的步驟和推導。本書的主要目標是通過對數據和方法的幾何、(線性)代數和概率解釋的相互作用，建立公式背后的直覺。這第二版在回歸上增加了一個完整的新部分，包括線性和邏輯回歸，神經網絡，和深度學習。其他章節的內容也進行了更新，已知的勘誤表也得到了修正。本書的主要部分包括數據分析基礎、頻繁模式挖掘、聚類、分類和回歸。這些課程涵蓋了核心方法以及尖端主題，如深度學習、核方法、高維數據分析和圖分析。

深度學習，核方法，高維數據分析，圖分析。這本書包括許多例子來說明概念和算法。它也有結束語練習，在課堂上使用過。書中所有的算法都是由作者實現的。為了幫助實際理解，我們建議讀者自己實現這些算法(例如，使用Python或R)。如幻燈片、數據集和視頻等補充資源可以在該書的同伴站點在線獲得:

//dataminingbook.info

目錄內容： Front Matter Contents Preface

PART I. DATA ANALYSIS FOUNDATIONS

1 Data Mining and Analysis 2 Numeric Attributes 3 Categorical Attributes 4 Graph Data 5 Kernel Methods 6 High-dimensional Data 7 Dimensionality Reduction

PART II. FREQUENT PATTERN MINING

8 Itemset Mining 9 Summarizing Itemsets 10 Sequence Mining 11 Graph Pattern Mining 12 Pattern and Rule Assessment

PART III. CLUSTERING

13 Representative-based Clustering 14 Hierarchical Clustering 15 Density-based Clustering 16 Spectral and Graph Clustering 17 Clustering Validation PART IV. CLASSIFICATION

18 Probabilistic Classification 19 Decision Tree Classifier 20 Linear Discriminant Analysis 21 Support Vector Machines 22 Classification Assessment

PART V. REGRESSION

23 Linear Regression 24 Logistic Regression 25 Neural Networks 26 Deep Learning 27 Regression Evaluation

Index

圖片

深度學習（Deep Learning）如今已成為非常活躍的研究領域，同時也為現代機器學習鋪展了一條康莊大道。本書提供許多范例與清楚的說明，引導讀者進一步了解這個復雜領域中的一些主要概念。

包括Google、微軟和Facebook這樣的業界龍頭，全都在其內部積極發展深度學習團隊。不過對于一般人來說，深度學習仍舊是個相當復雜而困難的主題。如果您熟悉Python，并具備微積分的背景知識，加上對于機器學習的基本理解，本書即可幫助您入門。

了解機器學習和神經網路的基礎知識 了解如何訓練正向饋送神經網路 用TensorFlow實現你的第一個神經網路 網路越來越深度時，相關問題的管理 建立能夠分析復雜圖片的神經網路 使用自動編碼器進行有效的降維操作 深入序列分析以處理自然語言 了解強化學習的基礎知識

目錄大綱

第1章神經網路 第2章訓練正向饋送神經網路 第3章運用TensorFlow 實現神經網路 第4章超越梯度遞減 第5章卷積神經網路 第6章嵌入和表達方式的學習 第7章序列分析模型 第8章記憶強化神經網路 第9章深度強化學習

//noracook.io/Books/MachineLearning/fundamentalsofdeeplearning_1ed.pdf

凸優化研究在凸集上最小化凸函數的問題。凸性，連同它的許多含義，已經被用來為許多類凸程序提出有效的算法。因此，凸優化已經廣泛地影響了科學和工程的幾個學科。

過去幾年，凸優化算法徹底改變了離散和連續優化問題的算法設計。對于圖的最大流、二部圖的最大匹配和子模函數最小化等問題，已知的最快算法涉及到對凸優化算法的基本和重要使用，如梯度下降、鏡像下降、內點方法和切割平面方法。令人驚訝的是，凸優化算法也被用于設計離散對象(如擬陣)的計數問題。同時，凸優化算法已經成為許多現代機器學習應用的中心。由于輸入實例越來越大、越來越復雜，對凸優化算法的需求也極大地推動了凸優化技術本身的發展。

這本書的目的是使讀者能夠獲得對凸優化算法的深入理解。重點是從第一性原理推導出凸優化的關鍵算法，并根據輸入長度建立精確的運行時間界限。由于這些方法的廣泛適用性，一本書不可能向所有人展示這些方法的應用。這本書展示了各種離散優化和計數問題的快速算法的應用。本書中所選的應用程序的目的是為了說明連續優化和離散優化之間的一個相當令人驚訝的橋梁。

目標受眾包括高級本科生、研究生和理論計算機科學、離散優化和機器學習方面的研究人員。

//convex-optimization.github.io/

第一章-連續優化和離散優化的銜接

我們提出了連續優化和離散優化之間的相互作用。最大流問題是一個激勵人心的例子。我們也追溯了線性規劃的歷史——從橢球法到現代內點法。最后介紹了橢球法在求解最大熵問題等一般凸規劃問題上的一些最新成果。

第二章 預備知識

我們復習這本書所需的數學基礎知識。這些內容包括多元微積分、線性代數、幾何、拓撲、動力系統和圖論中的一些標準概念和事實。

第三章-凸性

我們引入凸集，凸性的概念，并展示了伴隨凸性而來的能力:凸集具有分離超平面，子梯度存在，凸函數的局部最優解是全局最優解。

第四章-凸優化與效率

我們提出了凸優化的概念，并正式討論了它意味著什么，有效地解決一個凸程序作為一個函數的表示長度的輸入和期望的精度。

第五章-對偶性與最優性

我們引入拉格朗日對偶性的概念，并證明在一個稱為Slater條件的溫和條件下，強拉格朗日對偶性是成立的。隨后，我們介紹了拉格朗日對偶和優化方法中經常出現的Legendre-Fenchel對偶。最后，給出了Kahn-Karush-Tucker(KKT)最優性條件及其與強對偶性的關系。

第六章-梯度下降

我們首先介紹梯度下降法，并說明如何將其視為最陡下降。然后，我們證明了梯度下降法在函數的梯度是連續的情況下具有收斂時間界。最后，我們使用梯度下降法提出了一個快速算法的離散優化問題:計算最大流量無向圖。

第七章-鏡像下降和乘法權值更新

我們推出我們的凸優化的第二個算法-稱為鏡面下降法-通過正則化觀點。首先，提出了基于概率單純形的凸函數優化算法。隨后，我們展示了如何推廣它，重要的是，從它推導出乘法權值更新(MWU)方法。然后利用后一種算法開發了一個快速的近似算法來解決圖上的二部圖匹配問題。

第八章-加速梯度下降

提出了Nesterov的加速梯度下降算法。該算法可以看作是前面介紹的梯度下降法和鏡像下降法的混合。我們還提出了一個應用加速梯度法求解線性方程組。

第九章-牛頓法

IWe開始了設計凸優化算法的旅程，其迭代次數與誤差成對數關系。作為第一步，我們推導并分析了經典的牛頓方法，這是一個二階方法的例子。我們認為牛頓方法可以被看作是黎曼流形上的最速下降，然后對其收斂性進行仿射不變分析。

第十章 線性規劃的內點法

利用牛頓法及其收斂性，推導出一個線性規劃的多項式時間算法。該算法的關鍵是利用障礙函數的概念和相應的中心路徑，將有約束優化問題簡化為無約束優化問題。

第十一章-內點法的變種與自洽

給出了線性規劃中路徑遵循IPM的各種推廣。作為應用，我們推導了求解s-t最小代價流問題的快速算法。隨后，我們引入了自一致性的概念，并給出了多邊形和更一般凸集的障礙函數的概述。

第十二章 線性規劃的橢球法

介紹了凸優化的一類切割平面方法，并分析了一種特殊情況，即橢球體法。然后，我們展示了如何使用這個橢球方法來解決線性程序超過0-1多邊形時，我們只能訪問一個分離oracle的多邊形。

第十三章-凸優化的橢球法

我們展示了如何適應橢球法求解一般凸程序。作為應用，我們提出了子模函數最小化的多項式時間算法和計算組合多邊形上的最大熵分布的多項式時間算法。

書名： Deep Learning for Search

簡介：

深度學習搜索是一本實用的書，關于如何使用(深度)神經網絡來幫助建立有效的搜索引擎。這本書研究了一個搜索引擎的幾個組成部分，提供了關于它們如何工作的見解以及如何在每個環境中使用神經網絡的指導。重點介紹了基于實例的實用搜索和深度學習技術，其中大部分都有代碼。同時，在適當的地方提供相關研究論文的參考資料，以鼓勵閱讀更多的書籍，加深對特定主題的知識。

讀完這本書，將對搜索引擎的主要挑戰有所理解，它們是如何被普遍解決的以及深度學習可以做些什么來幫助。并且將對幾種不同的深度學習技術以及它們在搜索環境中的適用范圍有一個理解，將很好地了解Lucene和Deeplearning4j庫。

這本書主要分為3個部分：

• 第1部分介紹了搜索、機器學習和深度學習的基本概念。第一章介紹了應用深度學習技術來搜索問題的原理，涉及了信息檢索中最常見的方法。第2章給出了如何使用神經網絡模型從數據中生成同義詞來提高搜索引擎效率的第一個例子。

• 第2部分討論了可以通過深度神經網絡更好地解決的常見搜索引擎任務。第3章介紹了使用遞歸神經網絡來生成用戶輸入的查詢。第四章在深度神經網絡的幫助下，在用戶輸入查詢時提供更好的建議。第5章重點介紹了排序模型:尤其是如何使用詞嵌入提供更相關的搜索結果。第6章討論了文檔嵌入在排序函數和內容重新編碼上下文中的使用。

• 第3部分將介紹更復雜的場景，如深度學習機器翻譯和圖像搜索。第7章通過基于神經網絡的方法為你的搜索引擎提供多語言能力來指導你。第8章討論了基于內容的圖像集合的搜索，并使用了深度學習模型。第9章討論了與生產相關的主題，如微調深度學習模型和處理不斷輸入的數據流。

作者簡介：

Tommaso Teofili是一名軟件工程師，他對開源機器學習充滿熱情。作為Apache軟件基金會的成員，他為許多開放源碼項目做出了貢獻，從信息檢索到自然語言處理和機器翻譯等主題。他目前在Adobe工作，開發搜索和索引基礎結構組件，并研究自然語言處理、信息檢索和深度學習等領域。他曾在各種會議上發表過搜索和機器學習方面的演講，包括BerlinBuzzwords、計算科學國際會議、ApacheCon、EclipseCon等。