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深度学习优化与识别

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焦李成等著 著



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发表于2024-11-24

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店铺: 文轩网旗舰店
出版社: 清华大学出版社
ISBN:9787302473671
商品编码:13038331375
出版时间:2017-07-01

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具体描述

作  者:焦李成 等 著 定  价:128 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:395 装  帧:平装 ISBN:9787302473671

《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

1.1 数学基础??? 2

1.1.1 矩阵论??? 2

1.1.2 概率论??? 3

1.1.3 优化分析??? 5

1.1.4 框架分析??? 6

1.2 稀疏表示??? 8

1.2.1 稀疏表示初步??? 8

1.2.2 稀疏模型 20

1.2.3 稀疏认知学习、计算与识别的范式??? 24

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。
本书可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、人工智能等领域的研究人员提供参考,以及作为相关专业本科生及研究生教学参考书,同时可供深度学习及其应用感兴趣的研究人员和工程技术人员参考。
焦李成 等 著

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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用户评价

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终于到手了,很惊喜,深度学习的脉络很清晰,各种深度网络,深度学习平台都有介绍,可见作者深厚的深度学习功底,值得学习!推荐购买!

评分

东西不错,好看,可以啦

评分

别人推荐的书,包装稍有破损,内容还没看。

评分

书还可以,希望后面能看懂!!

评分

总结得很全面,仍在学习中

评分

还没用呢,应该不错的,先好评吧!。?

评分

还没看,外表挺好,希望实用

评分

有深度的书,不能一时消化,需要潜心研究。一句话,这不是一本休闲书,学习的深度!

评分

书中提供的基于5种平台实现的47种深度网络代码,在书中根本找不到,请问作者在哪可以找到,基于5种平台实现的47种深度网络代码。

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