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深度學習與信號處理(原理與實踐)

  • 作者：郭業才|責編:李馨馨//李培培
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111707684
  • 出版日期：2022/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：314
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    本書分析研究了深度學習相關的網路模型，以及不同網路模型的演算法結構、原理與核心思想及實戰案例。主要內容涉及人工神經網路、模糊神經網路、概率神經網路、小波神經網路、卷積神經網路及其擴展模型、深度生成對抗網路及其擴展模型、深度受限玻爾茲曼機及其擴展模型、深度信念網路及其擴展模型、深度自編碼器及其擴展模型等深度學習網路結構、原理與方法。通過深度學習網路在通道盲均衡、目標識別、圖像分類和運動模糊去除、特徵提取與識別、缺陷早期診斷等領域中的應用案例，為讀者提供應用深度學習網路解決具體問題的思路和方法。
    本書適合人工智慧、電腦、自動化、電子與通信、大數據科學等相關學科專業的科學研究人員和工程技術人員閱讀，也可作為相關專業博士、碩士研究生的參考書。
作者介紹
郭業才|責編:李馨馨//李培培
    郭業才，男，南京信息工程大學教授，博導。1986年畢業於安慶師範學院物理專業；2003年獲西北工業大學水聲工程專業博士學位，是全國百篇優秀博士學位論文獲得者。曾任安徽省學術與技術帶頭人、江蘇省高校「感測網與現代氣象裝備」優勢學科方向帶頭人。現為江蘇省「六大人才高峰」培養對象、江蘇省高校「信息與通信工程」 優勢學科方向帶頭人。主持全國優秀博士學位論文作者專項資金、國家自然科學基金和國家級省級教學研究等項目，共20余項；獲省級科研和教學成果獎7項；獲批國家級規劃教材1部、教育部電子信息類教指委規劃教材3部及省重點教材1部；獲授權發明專利30余件。正在指導統招博士、碩士研究生、留學研究生30余名，5篇碩士學位論文獲省優秀碩士學位論文獎。
目錄
前言
第1章  初識深度學習
  1.1  深度學習有多深
    1.1.1  深度學習概念
    1.1.2  深度學習發展
  1.2  深度學習如何學
    1.2.1  機器學習的一般方法
    1.2.2  深度學習的一般方法
  1.3  深度學習如何提速
    1.3.1  基於馮·諾依曼結構的加速晶元
    1.3.2  基於人腦神經元結構的加速晶元
  1.4  主流深度學習框架
  1.5  本書內容與體系結構
第2章  人工神經網路
  2.1  神經網路演進
    2.1.1  神經元
    2.1.2  單層神經網路（感知器）
    2.1.3  兩層神經網路（多層感知器）
    2.1.4  偏置單元
  2.2  神經網路訓練與預測
    2.2.1  神經網路訓練
    2.2.2  神經網路預測
  2.3  優化演算法
    2.3.1  梯度下降法
    2.3.2  梯度下降法的變體
    2.3.3  優化梯度下降演算法
  2.4  計算圖
    2.4.1  計算圖含義
    2.4.2  Affine層/Softmax層的計算圖
    2.4.3  激活函數的計算圖
  2.5  正則化懲罰項
    2.5.1  參數范數懲罰
    2.5.2  L2參數正則化
    2.5.3  L1參數正則化
  2.6  神經網路BP演算法
    2.6.1  BP演算法思想
    2.6.2  BP網路特性分析——BP三要素
  2.7  過擬合與欠擬合
    2.7.1  基本概念
    2.7.2  以減少特徵變數方法防止過擬合
    2.7.3  以權重正則化方法防止過擬合
    2.7.4  以交叉驗證方式防止過擬合
    2.7.5  以Dropout正則化防止過擬合
    2.7.6  貝葉斯正則化
  2.8  實例1：基於前饋神經網路的動量盲均衡演算法
    2.8.1  演算法原理
    2.8.2  模擬實驗與結果分析
第3章  模糊神經網路
  3.1  隸屬函數
    3.1.1  專家調查法

    3.1.2  模糊統計法
  ……
第4章  概率神經網路
第5章  小波神經網路
第6章  卷積神經網路
第7章  深度生成對抗網路
第8章  深度受限玻爾茲曼機
第9章  深度信念網路
第10章  深度自編碼器
參考文獻

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