发表于2024-11-20
《深度学习、优化与识别》的特色
??? 深度学习是计算机科学与人工智能的重要组成部分。全书16章,分为理论与实践应用两部分,同时介绍5种深度学习主流平台的特性与应用,*后给出了深度学习的前沿进展介绍,另附带47种相关网络模型的实现代码。本书具有以下的特点:
一、内容系统全面
??? 全书16章,覆盖了深度学习当前出现的诸多经典框架或模型,分为两个部分。*部分系统地从数据、模型、优化目标函数和求解等四个方面论述了深度学习的理论及算法,等
第1章 深度学习基础??? 1
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●1.1 数学基础??? 2
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●1.1.1 矩阵论??? 2
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●1.1.2 概率论??? 3
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●1.1.3 优化分析??? 5
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●1.1.4 框架分析??? 6
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●1.2 稀疏表示??? 8
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●1.2.1 稀疏表示初步??? 8
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●1.2.2 稀疏模型 20
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●1.2.3 稀疏认知学习、计算与识别的范式??? 24
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●部分目录
内容简介
深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向,它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共十六章,分为两个部分;靠前部分(靠前章到第十章)系统论述了理论及算法,包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等;第二部分(第十一章到第十五章)论述了常用的深度学习平台,以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用;第十六章为总结与展望,给出了深度学习发展的历史图、前沿方及近期新进展。每章都附有相关阅读材料及仿真代码,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。焦李成,男,1959年10月生, 西安电子科技大学教授、博导,智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、靠前智能感知与计算研究中心主任、国家"111"计划创新引智基地负责人、教育部长江学者创新团队首席专家。担任学位委员会学科评议组成员、教育部本科教学水平评估专家、国家自然科学基金委员会信息学部会审专家、国家博士后管理委会专家评审委员会专家。兼任中国人工智能学会副理事长、中国电子学会监事、IET西安分会,IEEE西安分会奖励委员会、IEEE 计算智能学会西安chapter。主要研究领域为非线性信号与图像处理,自然计算和智能信息处理,发表专著10余部,在靠前外刊物上发表论文20等
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评分东西不错,好看,可以啦
评分不错
评分书已经收到了,质量挺好的。
评分这本书只有理论啊!!没有代码!?群没人同意,没代码怎么用啊?说白了这本书就是把论文拿过来翻译一遍,然后用自己的话写出来。让我干我也行啊,纸上谈兵谁不会,白浪费。。
评分这本书都是一些概念性介绍,种类比较全面,但细节较少。
评分还没看,外表挺好,希望实用
评分书刚收到,正在研读中,就是太贵
评分书不错,不过封皮有点破损
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