机器学习及其应用2019

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2019-12
版次: 1
ISBN: 9787302544357
定价: 69.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 240页
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  •   《机器学习及其应用2019》是对第十五届和第十六届中国“机器学习及其应用”研讨会的一个总结,邀请了与会的11位专家就其研究领域撰文,以综述的形式探讨了机器学习不同分支及相关领域的研究成果。内容涉及深度学习、主动学习、子空间学习、随机优化、因果图模型、聚类、分类等,介绍了新型深度学习范式,以及机器学习在机器翻译、大数据分析等方面的应用。
      《机器学习及其应用2019》可供计算机、自动化及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程技术人员阅读参考。 于剑,博士,目前任北京交通大学计算机学院教授,博导,人工智能研究院常务副院长,是交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任,中国计算机学会会士,中国计算机学会人工智能与模式识别秘书长,中国人工智能学会机器学习专委会副主任。长期从事机器学习、自然语言处理等的研究和应用。在国际杂志、国际会议和国内一级刊物上发表学术论文数100余篇。出版有学术专著《机器学习:从公理到算法》。 关于深度学习的一点思考
    1 引言
    2 深度神经网络
    3 为何“深”
    4 为何有必要探讨DNN之外的深度模型
    参考文献
    随机梯度下降郎之万动力学的泛化分析
    1 介绍
    2 基本设定
    3 理想情况:Langevin方程的泛化性能
    4 离散时间序列下SGLD的稳定性
    5 离散情形下SGLD算法的PAC-Bayesian理论
    6 结论
    参考文献
    A附录
    因果和因果图模型
    1 引言
    2 因果
    3 因果图模型
    4 图模型空间
    5 总结和讨论
    参考文献
    一致性学习理论研究
    1 引言
    2 相关工作
    3 噪声环境下k近邻方法一致性
    4 Pairwise损失函数一致性
    5 总结与展望
    参考文献
    大规模分类任务的分层学习
    1 引言
    2 类别的层次结构
    3 分层分类的性能评价
    4 层次结构的构建
    5 分层分类的特征选择
    6 分层分类器学习
    7 停止机制设计
    8 总结与展望
    参考文献
    概念器的发展与应用
    1 概念器模型
    2 基于概念器的深度神经网络模型
    参考文献
    ……
    从谱聚类到自注意力模型——谈经典机器学习在深度学习时代的新形态
    子空间学习研究进展与展望
    主动学习研究简介
    神经机器翻译
    面向个性化教育的大数据分析方法研究与应用
  • 内容简介:
      《机器学习及其应用2019》是对第十五届和第十六届中国“机器学习及其应用”研讨会的一个总结,邀请了与会的11位专家就其研究领域撰文,以综述的形式探讨了机器学习不同分支及相关领域的研究成果。内容涉及深度学习、主动学习、子空间学习、随机优化、因果图模型、聚类、分类等,介绍了新型深度学习范式,以及机器学习在机器翻译、大数据分析等方面的应用。
      《机器学习及其应用2019》可供计算机、自动化及相关专业的研究人员、教师、研究生和工程技术人员阅读参考。
  • 作者简介:
    于剑,博士,目前任北京交通大学计算机学院教授,博导,人工智能研究院常务副院长,是交通数据分析与挖掘北京市重点实验室主任,中国计算机学会会士,中国计算机学会人工智能与模式识别秘书长,中国人工智能学会机器学习专委会副主任。长期从事机器学习、自然语言处理等的研究和应用。在国际杂志、国际会议和国内一级刊物上发表学术论文数100余篇。出版有学术专著《机器学习:从公理到算法》。
  • 目录:
    关于深度学习的一点思考
    1 引言
    2 深度神经网络
    3 为何“深”
    4 为何有必要探讨DNN之外的深度模型
    参考文献
    随机梯度下降郎之万动力学的泛化分析
    1 介绍
    2 基本设定
    3 理想情况:Langevin方程的泛化性能
    4 离散时间序列下SGLD的稳定性
    5 离散情形下SGLD算法的PAC-Bayesian理论
    6 结论
    参考文献
    A附录
    因果和因果图模型
    1 引言
    2 因果
    3 因果图模型
    4 图模型空间
    5 总结和讨论
    参考文献
    一致性学习理论研究
    1 引言
    2 相关工作
    3 噪声环境下k近邻方法一致性
    4 Pairwise损失函数一致性
    5 总结与展望
    参考文献
    大规模分类任务的分层学习
    1 引言
    2 类别的层次结构
    3 分层分类的性能评价
    4 层次结构的构建
    5 分层分类的特征选择
    6 分层分类器学习
    7 停止机制设计
    8 总结与展望
    参考文献
    概念器的发展与应用
    1 概念器模型
    2 基于概念器的深度神经网络模型
    参考文献
    ……
    从谱聚类到自注意力模型——谈经典机器学习在深度学习时代的新形态
    子空间学习研究进展与展望
    主动学习研究简介
    神经机器翻译
    面向个性化教育的大数据分析方法研究与应用
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