【每周一本書】之《深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)與實(shí)踐》：“小猿搜題”團(tuán)隊(duì)傾力之作

小猿搜題深度學(xué)習(xí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

sharon | 2018-04-10 08:00

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】《深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)與實(shí)踐》主要介紹深度學(xué)習(xí)的核心算法，以及在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理中的相關(guān)應(yīng)用

【每周一本書】之《深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)與實(shí)踐》：“小猿搜題”團(tuán)隊(duì)傾力之作

《深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)與實(shí)踐》一書的大部分作者們從事機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工作多年。在團(tuán)隊(duì)內(nèi)部，一直認(rèn)同一個(gè)段子：有多少人工就有多少智能。

•在深度學(xué)習(xí)流行之前的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)年代，我們認(rèn)為“人工”更多強(qiáng)調(diào)的是特征工程之難，需要機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者不斷分析數(shù)據(jù)，挖掘新的特征。

•在深度學(xué)習(xí)流行的這幾年，我們認(rèn)為這句話依然成立，只是“人工”更多地強(qiáng)調(diào)人工標(biāo)注，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。當(dāng)然，也有人反駁說(shuō)不需要標(biāo)注，用戶的使用歷史天然就是標(biāo)注。實(shí)際上，這可以理解為一種眾籌標(biāo)注。

•在深度學(xué)習(xí)發(fā)展的未來(lái)，我們希望這句話不再成立，期待無(wú)監(jiān)督模型取得更長(zhǎng)足的進(jìn)步，使得“人工”智能變?yōu)檎嬲闹悄堋?/p>

小猿搜題_深度學(xué)習(xí)_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-1

內(nèi)容提要

《深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)與實(shí)踐》主要介紹深度學(xué)習(xí)的核心算法，以及在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理中的相關(guān)應(yīng)用。該書的作者們都是業(yè)界一線的深度學(xué)習(xí)從業(yè)者，所以書中所寫內(nèi)容和業(yè)界聯(lián)系緊密，所涵蓋的深度學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)比較全面。書中主要講解原理，較少貼代碼。適合深度學(xué)習(xí)從業(yè)人士或者相關(guān)研究生作為參考資料，也可以作為入門教程來(lái)大致了解深度學(xué)習(xí)的相關(guān)前沿技術(shù)。

第一部分深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)篇

1 概述

2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3 初始化模型

4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法

7 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練技巧

8 深度學(xué)習(xí)框架

第二部分計(jì)算機(jī)視覺(jué)篇

9 計(jì)算機(jī)視覺(jué)背景

10 圖像分類模型

11 目標(biāo)檢測(cè)

12 語(yǔ)義分割

13 圖像檢索的深度哈希編碼

第三部分語(yǔ)音識(shí)別篇

14 傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別基礎(chǔ)

15 基于WFST 的語(yǔ)音解碼

16 深度語(yǔ)音識(shí)別

17 CTC 解碼

第四部分自然語(yǔ)言處理篇

18 自然語(yǔ)言處理簡(jiǎn)介

19 詞性標(biāo)注

20 依存句法分析

21 word2vec

22 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯

第五部分深度學(xué)習(xí)研究篇

23 Batch Normalization

24 Attention

25 多任務(wù)學(xué)習(xí)

26 模型壓縮

27 增強(qiáng)學(xué)習(xí)

28 GAN

作者簡(jiǎn)介

猿輔導(dǎo)應(yīng)用研究團(tuán)隊(duì)成立于2014年，一直從事深度學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用和研究工作。團(tuán)隊(duì)成員畢業(yè)于北京大學(xué)、清華大學(xué)、上海交大、中科院、香港大學(xué)等知名高校，大多數(shù)擁有碩士或博士學(xué)位。研究方向涵蓋了圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。團(tuán)隊(duì)成功運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，從零開(kāi)始打造出活躍用戶過(guò)億的拍照搜題APP——小猿搜題，開(kāi)源了分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)ytk-learn和分布式通信系統(tǒng)ytk-mp4j。此外，團(tuán)隊(duì)自主研發(fā)的一系列成果均成功應(yīng)用到猿輔導(dǎo)公司的產(chǎn)品中。包括：速算應(yīng)用中的在線手寫識(shí)別、古詩(shī)詞背誦中的語(yǔ)音識(shí)別、英語(yǔ)口語(yǔ)智能批改、英文手寫拍照識(shí)別和英語(yǔ)作文智能批改等技術(shù)。

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