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
4Pairwise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
1引言
2经典机器学习在深度学习时代的新形态
3自注意机制与谱聚类
4我们的工作
5结束语
参考文献
子空间学习研究进展与展望
1摘要
2引言
3单源子空间学习方法
4共享子空间学习方法
5未来研究挑战和思路
参考文献
主动学习研究简介
1引言
2相关工作
3主动学习方法
4总结与展望
参考文献
神经机器翻译
1介绍
2神经机器翻译的最新进展
3总结
参考文献
面向个性化教育的大数据分析方法研究与应用
1摘要
2引言
3异构教育资源深度表征方法
4学生认知水平建模
5教育推荐系统
6总结与展望
参考文献

本书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。本书可供计算机、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。