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深度學習“黑匣子”之探索。這本全面且詳盡的指南揭示了深度學習模型背后的數學和架構概念，使您能夠更有效地定制、維護和解釋它們。在《深度學習的數學和架構》一書中，您將找到：

• 數學、理論與編程原則并重
• 深度學習的線性代數、向量微積分和多變量統計
• 神經網絡的結構
• 使用Python和PyTorch實現深度學習架構
• 故障排除表現不佳的模型
• 可下載的Jupyter筆記本中的工作代碼樣本

深度學習模型背后的數學范式通常始于難以閱讀的學術論文，使工程師對這些模型的實際功能一無所知。《深度學習的數學和架構》一書彌合了理論與實踐之間的鴻溝，將深度學習的數學與Python和PyTorch的實際實現并列展示。由深度學習專家Krishnendu Chaudhury撰寫，您將窺視“黑匣子”內部，理解您的代碼如何工作，并學會如何將前沿研究轉化為實際應用。 序言作者：Prith Banerjee。 購買紙質書包括從Manning出版社免費獲取PDF、Kindle和ePub格式的電子書。 關于技術 探索黑匣子內部的秘密！在使用深度學習時，您需要選擇正確的模型，訓練它，預處理您的數據，評估性能和準確性，并處理部署解決方案的輸出中的不確定性和變異性。本書將系統地引導您了解作為工作數據科學家所需的核心數學概念：向量微積分、線性代數和貝葉斯推斷，都是從深度學習的角度出發。 關于本書 《深度學習的數學和架構》教授深度學習模型的數學、理論和編程原則，并將它們并列展示，然后通過帶注釋的Python代碼將它們付諸實踐。您將從代數、微積分和統計學一路進展到采用最新研究成果的前沿DL架構。 書中內容

• 神經網絡的核心設計原則
• 使用Python和PyTorch實現深度學習
• 規范化和優化表現不佳的模型

關于讀者 讀者需要了解Python及代數和微積分的基礎知識。 關于作者 Krishnendu Chaudhury是AI初創公司Drishti Technologies的聯合創始人兼首席技術官。他此前在Google和Adobe各工作了十年。 目錄

1. 機器學習和深度學習概述
2. 機器學習中的向量、矩陣和張量
3. 分類器和向量微積分
4. 機器學習中的線性代數工具
5. 機器學習中的概率分布
6. 機器學習中的貝葉斯工具
7. 函數近似：神經網絡如何模擬世界
8. 訓練神經網絡：前向傳播和反向傳播
9. 損失、優化和規范化
10. 神經網絡中的卷積
11. 用于圖像分類和對象檢測的神經網絡
12. 流形、同胚和神經網絡
13. 全貝葉斯模型參數估計
14. 潛在空間和生成建模，自編碼器和變分自編碼器 A 附錄

如今，機器學習已廣泛應用于各個領域和眾多問題。在進行機器學習時，一個基本挑戰是將特定機器學習技術的抽象數學與具體、現實世界的問題相結合。本書通過基于模型的機器學習方法來解決這一挑戰。基于模型的機器學習專注于理解編碼假設以及其對系統行為影響的于現實情境中假設從算法所需詳細數學中分離出來，使得更容易理解。有關基于模型的機器學習是什么以及它如何幫助解決問題，請參閱名為“機器學習如何解決我的問題？”介紹章節獲取更多詳細信息。本書獨特之處在于不回顧算法或技術類別，而是通過案例研究介紹所有關鍵思想，并涉及到現實世界應用程序。案例研究在討論建模假設時起著核心作用，因為只有在應用程序上下文中才能有意義地討論它們。每個案例研究章節都介紹了一個現實世界應用，并使用基于模型的方法來解決該問題。此外，第一個教程章節探討了一個虛構謀殺謎團問題。

每一章也會介紹各種機器學習的概念，不是抽象的概念，而是根據應用需求而具體介紹的技術。您可以將這些概念視為構建模型的構件。盡管您將需要投入一些時間來完全理解這些概念，但您很快就會發現，可以從相對較少的構建塊構建各種各樣的模型。通過學習本書中的案例，你將了解這些組件是什么以及如何使用它們。目的是讓您充分了解基于模型的方法的威力和靈活性，以允許您解決機器學習問題。

本書適用于任何想要使用機器學習解決現實問題的技術人員，或者想要理解為什么現有的機器學習系統會這樣運行的技術人員。本書的重點是設計模型來解決實際案例研究中出現的問題。最后一章“如何閱讀模型”將使用基于模型的機器學習來理解現有的機器學習技術。一些更有數學頭腦的讀者會想了解模型如何變成可運行算法的細節。在本書中，我們將這些需要更高級數學知識的部分分成了更深入的部分。深潛部分被標記為如下圖所示的面板。這些部分是可選的——你可以在沒有它們的情況下閱讀本書。推理深入研究算法細節的技術部分將被標記為這樣。如果你只想專注于建模，可以跳過這些部分。

您決定研究機器學習 - 無論是因為正在找工作、開始一個新項目，還是只是認為自動駕駛汽車很酷。但應該從哪里開始呢？作為一名軟件開發者，很容易被這些概念所嚇倒。好消息是，這并不需要那么困難。通過一行一行地編寫代碼來掌握機器學習，從簡單的學習程序到真正的深度學習系統。通過分解難以理解的話題使其更易于理解，并通過實際操作來增強自己的信心。

從零開始剝去機器學習的神秘面紗，直到深度學習。機器學習可能會讓人望而卻步，因為它依賴于大多數程序員在日常工作中不會遇到的數學和算法。采用親手操作的方法，自己編寫Python代碼，不使用任何庫來模糊真正發生的事情。在設計中迭代，并隨著進行增加復雜性。

從零開始構建一個使用有監督學習的圖像識別應用。使用線性回歸預測未來。深入了解梯度下降，這是驅動大多數機器學習的基礎算法。創建感知機來分類數據。構建神經網絡來處理更復雜和高級的數據集。使用反向傳播和批處理訓練和完善這些網絡。將神經網絡分層，消除過擬合，并添加卷積，將您的神經網絡轉變為真正的深度學習系統。

從頭開始，通過編碼來掌握機器學習。 這是一本面向那些希望從零開始學習機器學習的開發者的書。機器學習是一個寬廣的領域，沒有任何一本書可以涵蓋所有內容。我們將重點關注當前最為重要的三個機器學習方面：有監督學習、神經網絡和深度學習。在閱讀本書的過程中，我們將深入探討這些術語，但以下是一個概述和一些簡短的定義，幫助您開始：

1. 有監督學習 (Supervised Learning): 這是機器學習中最常見的方法，它涉及使用帶有標簽的數據來訓練模型。簡單來說，您擁有輸入數據和相應的正確輸出，目標是訓練一個模型，當給定新的、未標記的數據時，可以產生正確的輸出。
2. 神經網絡 (Neural Networks): 這是一種模仿人腦工作機制的算法，由多個層和節點組成。神經網絡可以從數據中學習和識別復雜的模式，并常用于各種應用，從圖像識別到自然語言處理。
3. 深度學習 (Deep Learning): 這是神經網絡的一個子集，它使用多層神經網絡（通常是很多層）來處理復雜的數據結構和任務。近年來，由于其在圖像和語音識別等領域的卓越性能，深度學習已經受到了廣泛的關注。 隨著您對本書的深入了解，這些定義將變得更加清晰，而您也將掌握這些核心概念的應用方法。

在過去的十年中，人工智能（AI）作為一種通用工具，已在全球范圍內成為一種顛覆性的力量。通過利用人工神經網絡的力量，深度學習框架現在能夠從數百種語言翻譯文本，為每個人提供實時導航，識別病理醫學圖像，以及在社會的所有領域啟用許多其他應用。然而，AI系統提供的巨大創新潛力和技術進步的機會，也帶來了尚未完全探索，更不用說完全理解的危險和風險。我們可以強調AI系統改善醫療保健的機會，特別是在大流行病時期，提供自動化的移動性，支持環境保護，保護我們的安全，以及支持人類福利的其他方式。然而，我們必須不忽視AI系統可能對個人和社會構成的風險；例如通過傳播偏見，破壞政治討論，或者通過開發自主武器。這意味著，迫切需要對AI系統進行負責任的治理。這本手冊應該成為詳細闡述負責任AI可能成為的相關特性，以及我們如何在地區、國家和國際層面實現和實施它們的基礎。因此，這本手冊的目標是解決一些AI所提出的最緊迫的哲學、倫理、法律和社會挑戰。但是，繪制AI系統的不確定性、利益和風險，特別是對于不同部門，并評估相關的倫理和法律規則，需要來自計算機科學、機器人技術、數學建模，以及來自不同大洲的作者對法律、哲學和倫理進行的跨學科和跨學科的規范性分析的廣泛專業知識。因此，這本手冊的作者從許多不同的角度探討了負責任AI的技術和概念基礎以及規范性方面。

這本手冊由八部分組成，首先從負責任AI的基礎開始（第一部分），然后是當前和未來的AI治理方法（第二部分），這些方法不僅限于歐洲和美國的方法。作者們進一步分析了責任制度（第三部分），并在負責任的數據治理方法被更詳細地審查之前（第五部分），闡明了AI系統中的公平性和非歧視的核心問題（第四部分）。第六部分和第七部分的作者們討論了AI系統特定領域的合理治理方法：這些系統可以是包括金融服務在內的公司治理以及包括神經技術在內的醫療保健領域的重要部分。第八部分的作者們特別處理了一些特別棘手和具有挑戰性的問題，如AI在安全應用和武裝沖突中的使用。

智能決策技術的進步提升了制造業的效率，開啟了工業4.0時代。工業4.0正在徹底改變公司生產、改進和銷售產品的方式。制造商正在將物聯網(IoT)、云計算和分析、人工智能和機器學習等新技術整合到生產設施中。在過去的幾年中，智能分析已經成為一種解決方案，它可以檢查歷史和實時數據，以發現性能洞察。由于需要分析的數據量每天都在增長，因此需要先進的技術來收集、整理和分析傳入的數據。這種方法使企業能夠發現有價值的聯系和趨勢，并做出提高整體性能的決策。在工業4.0中，智能分析在描述性、預測性和規范性子域方面具有更廣泛的范圍。為此，本書將回顧并強調工業4.0中智能分析面臨的挑戰，并介紹為應對這些挑戰所做的最新進展。//www.routledge.com/Intelligent-Analytics-for-Industry-40-Applications/Pandey-Verma-Rathor-Singh-Singh/p/book/9781032342412

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。

在過去的十年里，我們見證了深度學習的無數驚人成功。盡管取得了許多成功，但我們可能正在再次攀登通脹預期的高峰。如果在過去，錯誤的解決方法是把計算能力扔到問題上，那么今天我們試著把數據扔進去。這種行為在少數大企業中引發了一場贏者通吃的數據爭奪戰，引發了人們對隱私和權力集中的擔憂。然而，我們知道一個事實，從更少的樣本中學習是可能的:人類表現出了比我們目前最先進的人工智能更好的泛化能力。為了達到這種需要的泛化能力，我們必須更好地了解學習是如何在深度神經網絡中發生的。現代機器學習的實踐已經超過了它的理論發展，深度學習模型具有當前機器學習理論無法預測的泛化能力。目前還沒有建立新的學習理論來處理這個問題。2015年Naftali Tishby和Noga Zaslavsky在瓶頸原理的信息理論概念基礎上發表了一篇開創性的學習理論。本文旨在研究利用信息瓶頸原理來解釋深度神經網絡的泛化能力的分散努力，并將它們整合到這個新的一般深度學習理論的綜合摘要中。

人類具有不斷從經驗中學習的非凡能力。我們不僅可以把以前學到的知識和技能運用到新的情況下，我們也可以把這些作為以后學習的基礎。人工智能(AI)的宏偉目標之一是構建一個人工的“持續學習”代理，通過自主增量開發越來越復雜的知識和技能，從自身經驗構建對世界的復雜理解(Parisi, 2019年)。然而，盡管有早期的推測和很少的先前工作(Ring, 1998; Thrun, 1998; Carlson, 2010)，很少有研究和努力致力于解決這一愿景。當前人工智能系統深受新數據或新環境的影響，這些新數據或新環境與他們所接受的訓練稍有不同(Goodfellow, 2013)。此外，學習過程通常被限制在限定和孤立的任務內的固定數據集，這可能很難導致出現更復雜和自主的智能行為。從本質上講，持續學習和適應能力，雖然經常被認為是每一個智能代理的基本支柱，但大多被排除在主要的人工智能研究重點之外。

在本教程中，我們提出根據機器學習研究和人工智能深度架構(Lomonaco, 2019)的最新進展總結這些想法的應用。從一個動機和一個簡短的歷史開始，我們將最近的持續學習進展與之前在相關主題上的研究努力聯系起來，并總結了主要方法、基準和關鍵結果方面的最新進展。在教程的第二部分，我們計劃涵蓋更多關于低監督信號的持續學習的探索性研究，以及與其他范式的關系，如無監督，半監督和強化學習。我們還將強調神經科學的最新發現對原始持續學習算法設計的影響，以及它們在現實應用中的部署。最后，我們將強調持續學習的概念，作為可持續機器學習的關鍵技術推動者及其社會影響，并概述有趣的研究問題和未來值得解決的方向。

//sites.google.com/view/cltutorial-icml2021

機器學習已經成為近年來最流行的話題之一。我們今天看到的機器學習的應用只是冰山一角。機器學習革命才剛剛開始。它正在成為所有現代電子設備不可分割的一部分。在自動化領域的應用，如汽車、安全和監視、增強現實、智能家居、零售自動化和醫療保健，還不多。機器人技術也正在崛起，主宰自動化世界。機器學習在機器人領域的未來應用仍未被普通讀者發現。因此，我們正在努力編寫這本關于機器學習在機器人技術上的未來應用的編輯書籍，其中幾個應用已經包含在單獨的章節中。這本書的內容是技術性的。它試圖覆蓋機器學習的所有可能的應用領域。這本書將提供未來的愿景在未探索的領域的應用機器人使用機器學習。本書中提出的觀點得到了原始研究結果的支持。本章在這里提供了所有必要的理論和數學計算的深入研究。對于外行人和開發人員來說，它將是完美的，因為它將結合高級材料和介紹性材料，形成一個論點，說明機器學習在未來可以實現什么。它將詳細介紹未來的應用領域及其方法。因此，本書將極大地有利于學術界、研究人員和行業項目管理者開發他們的新項目，從而造福人類。

//link.springer.com/book/10.1007/978-981-16-0598-7#about

人工智能的一個基本任務是學習。深度神經網絡已經被證明可以完美地處理所有的學習范式，即有監督學習、無監督學習和強化學習。然而，傳統的深度學習方法利用云計算設施，不能很好地擴展到計算資源低的自治代理。即使在云計算中，它們也受到計算和內存的限制，不能用來為假設有數十億神經元的網絡的代理建立適當的大型物理世界模型。這些問題在過去幾年中通過可擴展深度學習的新興主題得到了解決，該主題在訓練之前和整個過程中利用了神經網絡中的靜態和自適應稀疏連接。本教程將分兩部分介紹這些研究方向，重點是理論進展、實際應用和實踐經驗。

//sites.google.com/view/ijcai2020-sparse-training/home