十六、使用 RNN 和注意力机制进行自然语言处理 当阿兰·图灵在 1950 年设计图灵机时，他的目标是用人的智商来衡量机器。他本可以用其它方法来测试，比如看图识猫、下棋、作曲或逃离迷宫，但图灵选择了一个语言任务。更具体的，他设计了一个聊天机器人，试图迷惑对话者将其当做真人。这个测试有明显的缺陷：一套硬编码的规则可以愚弄粗心人（比如，机器可以针对一些关键词，做出预先定义的模糊响应；机器人可以...

十七、使用自编码器和 GAN 做表征学习和生成式学习 自编码器是能够在无监督（即，训练集是未标记）的情况下学习输入数据的紧密表征（叫做潜在表征或编码）的人工神经网络。这些编码通常具有比输入数据低得多的维度，使得自编码器对降维有用（参见第 8 章）。自编码器还可以作为强大的特征检测器，它们可以用于无监督的深度神经网络预训练（正如我们在第 11 章中讨论过的）。最后，一些自编码器是生成式模型：...

十八、强化学习 强化学习（RL）如今是机器学习的一大令人激动的领域，也是最老的领域之一。自从 1950 年被发明出来后，它被用于一些有趣的应用，尤其是在游戏（例如 TD-Gammon，一个西洋双陆棋程序）和机器控制领域，但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展：来自英国的研究者发起了 Deepmind 项目，这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏，在多数游戏...