Python元学习 通用人工智能的实现

[印] 苏达桑•拉维尚迪兰

出版时间

2020-07-01

ISBN

9787115539670

评分

★★★★★
书籍介绍

元学习是当今人工智能研究的热门领域之一,被视为实现通用人工智能的基础。本书介绍元学习及其原理,讲解各种单样本学习算法,例如孪生网络、原型网络、关系网络和记忆增强网络,并在基于Python的TensorFlow与Keras中实现它们。读者能够从本书中了解先进的元学习算法,如模型无关元学习、Reptile和元学习的上下文适应。此外,本书还探索如何使用元随机梯度下降法来快速学习,以及如何使用元学习来进行无监督学习。本书适合机器学习爱好者、人工智能研究人员和数据科学家阅读。

苏达桑·拉维尚迪兰(Sudharsan Ravichandiran)

目前在众包网站Freelancer担任数据科学家。他是积极的开源项目贡献者和畅销书作家,在YouTube网站上发布的授课视频广受好评。重点关注深度学习和强化学习的实际应用,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的相关研究。

目录
第1章 元学习简介 1
1.1 元学习 1
1.2 元学习的类型 2
1.2.1 学习度量空间 2
1.2.2 学习初始化 3

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