人工智能基础课
王天一
工学博士，副教授
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 人工智能：新时代的必修课
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数学基础 (7讲)
01 数学基础 | 九层之台，起于累土：线性代数
02 数学基础 | 月有阴晴圆缺，此事古难全：概率论
03 数学基础 | 窥一斑而知全豹：数理统计
04 数学基础 | 不畏浮云遮望眼：最优化方法
05 数学基础 | 万物皆数，信息亦然：信息论
06 数学基础 | 明日黄花迹难寻：形式逻辑
（课外辅导）数学基础 | 拓展阅读参考书
机器学习 (10讲)
07 机器学习 | 数山有路，学海无涯：机器学习概论
08 机器学习 | 简约而不简单：线性回归
09 机器学习 | 大道至简：朴素贝叶斯方法
10 机器学习 | 衍化至繁：逻辑回归
11 机器学习 | 步步为营，有章可循：决策树
12 机器学习 | 穷则变，变则通：支持向量机
13 机器学习 | 三个臭皮匠，赛过诸葛亮：集成学习
14 机器学习 | 物以类聚，人以群分：聚类分析
15 机器学习 | 好钢用在刀刃上：降维学习
（课外辅导）机器学习 | 拓展阅读参考书
人工神经网络 (7讲)
16 人工神经网络 | 道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景
17 人工神经网络 | 一个青年才俊的意外死亡：神经元与感知器
18 人工神经网络 | 左手信号，右手误差：多层感知器
19 人工神经网络 | 各人自扫门前雪：径向基函数神经网络
20 人工神经网络 | 看不见的手：自组织特征映射
21 人工神经网络 | 水无至清，人莫至察：模糊神经网络
（课外辅导）人工神经网络 | 拓展阅读参考书
深度学习 (7讲)
22 深度学习 | 空山鸣响，静水流深：深度学习概述
23 深度学习 | 前方有路，未来可期：深度前馈网络
24 深度学习 | 小树不修不直溜：深度学习中的正则化
25 深度学习 | 玉不琢不成器：深度学习中的优化
26 深度学习 | 空竹里的秘密：自编码器
27 深度学习 | 困知勉行者勇：深度强化学习
（课外辅导）深度学习 | 拓展阅读参考书
深度学习框架下的神经网络 (5讲)
28 深度学习框架下的神经网络 | 枯木逢春：深度信念网络
29 深度学习框架下的神经网络 | 见微知著：卷积神经网络
30 深度学习框架下的神经网络 | 昨日重现：循环神经网络
31 深度学习框架下的神经网络 | 左右互搏：生成式对抗网络
32 深度学习框架下的神经网络 | 三重门：长短期记忆网络
深度学习之外的人工智能 (4讲)
33 深度学习之外的人工智能 | 一图胜千言：概率图模型
34 深度学习之外的人工智能 | 乌合之众的逆袭：集群智能
35 深度学习之外的人工智能 | 授人以鱼不如授人以渔：迁移学习
36 深度学习之外的人工智能 | 滴水藏海：知识图谱
应用场景 (4讲)
37 应用场景 | 你是我的眼：计算机视觉
38 应用场景 | 嘿, Siri：语音处理
39 应用场景 | 心有灵犀一点通：对话系统
40 应用场景 | 数字巴别塔：机器翻译
加餐 (5讲)
课外谈 | “人工智能基础课”之二三闲话
推荐阅读 | 我与人工智能的故事
直播回顾 | 机器学习必备的数学基础
第2季回归 | 这次我们来聊聊机器学习
新书 | 《裂变：秒懂人工智能的基础课》
复习课 (7讲)
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结束语 (1讲)
结课 | 溯洄从之，道阻且长
人工智能基础课
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30 深度学习框架下的神经网络 | 昨日重现：循环神经网络
王天一 2018-02-15
今天是除夕，明天就是春节啦，在这里，给你拜个早年，祝你狗年大吉，新春快乐，在新的一年里，福旺运旺！
今天我们继续讨论深度学习框架下的神经网络，聊一聊循环神经网络。
2017 年，一本名叫《阳光失了玻璃窗》的诗集出版了。这本来是再普通不过的事情，可诗集的作者是赫赫有名的网红机器人微软小冰，或者更确切地说，小冰背后的算法，就让事情变得没那么简单了。
我在网上拜读了一些小冰的诗，实话实说，它们让我想起了几年前那些将简单的旋律和节奏随机排列组合而批量生产出来，至今仍在广场舞音乐中大行其道的网络歌曲。但小冰的诗显然技高一筹，循环神经网络和递归神经网络这些高大上的技术让它的排列组合更加难以捉摸。
在深度学习中，RNN这个缩写有两层含义，它既可以表示循环神经网络（Recurrent Neural Network），也可以表示递归神经网络（Recursive Neural Network）。巧的是，这两个 RNN 之间的关系还很密切：循环神经网络可以看成是递归神经网络的特例，递归神经网络则可以视为循环神经网络的推广。
循环神经网络和我们前面介绍的所有神经网络都不一样，它的独特之处在于引入了“时间”的维度，因而适用于处理时间序列类型的数据。回忆一下上次分享的卷积神经网络，它具有空间上的参数共享的特性，也就是同样的核函数可以应用在图像的不同区域之上。如果把参数共享调整到时间的维度上，让神经网络使用相同的权重系数来处理具有先后顺序的数据，得到的就是循环神经网络。
从结构上看，使用神经网络处理可变长度的输入时，在时间上共享参数是非常有必要的。定义在空间上的数据不会无穷无尽地延伸，即使大如《清明上河图》也有确定的边界存在。在很多图像识别的任务中，输入图像的像素数目甚至是有特定要求的。但对于一个以时间为自变量的变长数据来说，很难说清楚数据的终点在哪里，抑或这个终点根本就不存在。
这种情况之下，如果对每一个时间点上的数据都计算一次神经网络的权重系数，无疑会带来极大的计算负荷。循环神经网络就是将长度不定的输入分割为等长度的小块，再使用相同的权重系数进行处理，从而实现对变长输入的计算与处理。
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林彦长短时记忆网络(LSTM)可以像人的记忆中选择性地记住一些时间间隔更久远的信息，它会根据组成元素的特性，来判断不同信息是被遗忘或被记住继续传递下去。一般的循环神经网络则因为梯度消失隔着更久的信息难以影响当前的输出。2018-02-15 3
qiang.li新年快乐2018-02-15
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