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實用MATLAB深度學習(基於項目的方法)/電子信息前沿技術叢書

  • 作者：(美)邁克爾·帕拉斯澤克//斯蒂芬妮·托馬斯|責編:文怡|譯者:羅俊海
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302567646
  • 出版日期：2021/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：236
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從深度學習基礎理論和MATLAB機器學習工具箱開始，由淺入深地介紹主流深度學習技術在多個特定工程領域的技術實踐。在廣泛的場景中為讀者提供有價值的理論建模、數據生成以及網路結構設計的方法與技術，這些知識將帶領讀者探尋深度學習技術的本質，並教會讀者適當地使用這類技術解決自己的研究問題。
    本書結合作者多年從事MATLAB商用工具箱設計的豐富經驗，專門針對從事實際工作的工程師撰寫，覆蓋深度學習的技術細節，告訴我們深度學習集技術、科學和藝術于一體，涉及統計、矩陣、演算法、優化、編程、分散式計算和安全等多個領域。本書出版后，好評如潮，獲得相關領域內眾多學者和工程師的關注。
作者介紹
(美)邁克爾·帕拉斯澤克//斯蒂芬妮·托馬斯|責編:文怡|譯者:羅俊海
目錄
第1章  什麼是深度學習
  1.1  深度學習
  1.2  深度學習的歷史
  1.3  神經網路
    1.3.1  日光檢測器
    1.3.2  「異或」神經網路
  1.4  深度學習與數據
  1.5  深度學習的類型
    1.5.1  多層神經網路
    1.5.2  卷積神經網路(CNN)
    1.5.3  循環神經網路(RNN)
    1.5.4  長短期記憶網路(LSTM)
    1.5.5  遞歸神經網路
    1.5.6  時間卷積機(TCM)
    1.5.7  堆疊自動編碼器
    1.5.8  極限學習機(ELM)
    1.5.9  遞歸深度學習
    1.5.10  生成式深度學習
  1.6  深度學習的應用
  1.7  本書的組成架構
第2章  MATLAB機器學習工具箱
  2.1  商業MATLAB軟體
  2.2  MATLAB開源工具
    2.2.1  深度學習工具箱
    2.2.2  深度神經網路
    2.2.3  MatConvNet
    2.2.4  模式識別和機器學習工具箱(PRMLT)
  2.3  XOR示例
  2.4  訓練
  2.5  策梅洛問題
第3章  利用深度學習尋找圓形
  3.1  引言
  3.2  結構
    3.2.1  圖像輸入層
    3.2.2  二維卷積層
    3.2.3  批標準化層
    3.2.4  激活函數層
    3.2.5  二維最大池化層
    3.2.6  全連接層
    3.2.7  softmax層
    3.2.8  分類層
    3.2.9  將層結構化
  3.3  生成數據：橢圓和圓
    3.3.1  問題
    3.3.2  解決方案
    3.3.3  運行過程
  3.4  訓練和測試
    3.4.1  問題
    3.4.2  解決方案
    3.4.3  運行過程

第4章  電影分類
  4.1  引言
  4.2  生成電影資料庫
    4.2.1  問題
    4.2.2  解決方案
    4.2.3  運行過程
  4.3  生成觀影者資料庫
    4.3.1  問題
    4.3.2  解決方案
    4.3.3  運行過程
  4.4  訓練和測試
    4.4.1  問題
    4.4.2  解決方案
    4.4.3  運行過程
第5章  深度學習演算法
  5.1  構建檢測過濾器
    5.1.1  問題
    5.1.2  解決方案
    5.1.3  運行過程
……
第6章  托卡馬克中斷檢測
第7章  分類芭蕾舞者的足尖旋轉動作
第8章  補全句子
第9章  基於地形的導航
第10章  股票預測
第11章  圖像分類
第12章  軌道測定
參考文獻
中英文術語對照表

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