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| 內容簡介： |
深度學習是計算機科學與人工智慧的重要組成部分。全書共16章，分為理論與實踐應用兩大部分，同時介紹五種深度學習主流平台的特性與應用，最後指出深度學習的脈絡圖以及進展介紹。
本書特色：
一 內容系統全面
全書共16章，涵蓋了深度學習目前出現的諸多經典框架或模型，分為兩部分。
第一部分第1章～10章：系統性的從數據、模型、最佳化目標函數與求解等四個方面詳盡介紹深度學習的理論及演算法，如深度前饋神經網路、深度旋積神經網路、深度堆疊神經網路、深度遞迴神經網路、深度生成網路、深度融合網路等。
第二部分第11～15章：以五種主流的深度學習平台為基礎，指出深度網路在自然影像、衛星遙測影像等領域的應用，如分類、變化檢測、目標檢測與識別等任務。最後第16章則介紹了深度學習發展的脈絡圖及最新研究進展。
二 敘述立場客觀
本書作為深度學習的入門教材，筆者盡可能不帶偏見的對資料進行分析及客觀介紹。
理論部分均從模型產生的根源加以介紹，並指出各個經典模型之間內在的相互關連。
實踐應用部分則對相關任務進行詳盡的分析，並提出深度學習應用實踐的經驗總結。
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| 目錄：
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ch01深度學習基礎
1.1數學基礎
1.2稀疏表示
1.3機器學習與神經網路
ch02深度前饋神經網路
2.1神經元的生物機制
2.2多隱藏層前饋神經網路
2.3反向傳播演算法
2.4深度前饋神經網路的學習範式
ch03深度旋積神經網路
3.1旋積神經網路的生物機制及數學刻畫
3.2深度旋積神經網路
3.3深度反旋積神經網路
3.4全旋積神經網路
ch04深度堆疊自動編碼網路
4.1自動編碼網路
4.2深度堆疊網路
4.3深度置信網路深度玻茲曼機網路
ch05稀疏深度神經網路
5.1稀疏性的生物機制
5.2稀疏深度網路模型及基本性質
5.3網路模型的效能分析
ch06深度融合網路
6.1深度SVM網路
6.2深度PCA網路
6.3深度ADMM網路
6.4深度極限學習機
6.5深度多尺度幾何網路
6.6深度森林
ch07深度生成網路
7.1生成式對抗網路的基本原理
7.2深度旋積對抗產生網路
7.3深度生成網路模型的新範式
7.4應用驅動下的兩種新生成式對抗網路
7.5變分自動編碼器
ch08深度複旋積神經網路與深度二值神經網路
8.1深度複旋積神經網路
8.2深度二值神經網路
ch09深度循環和遞迴神經網路
9.1深度循環神經網路
9.2深度遞迴神經網路
9.3長短時記憶神經網路
9.4典型應用
ch10深度強化學習
10.1深度強化學習簡介
10.2深度Q網路
10.3應用舉例—AlphaGo
ch11深度學習軟體模擬平台及開發環境
11.1Caffe平台
11.2TensorFlow平台
11.3MXNet平台
11.4Torch7平台
11.5Theano平台
ch12以深度神經網路為基礎的SARPolSAR影像地物分類
12.1資料集及研究目的
12.2以深度神經網路為基礎的SAR影像地物分類
12.3以第一代深度神經網路為基礎的PolSAR影像地物分類
12.4以第二代深度神經網路為基礎的PolSAR影像地物分類
ch13以深度神經網路為基礎的SAR影像的變化檢測
13.1資料集特點及研究目的
13.2以深度學習和SIFT特徵為基礎的SAR影像變化檢測
13.3以SAE為基礎的SAR影像變化檢測
13.4以CNN為基礎的SAR影像變化檢測
ch14以深度神經網路為基礎的高光譜影像分類與壓縮
14.1資料集及研究目的
14.2以深度神經網路為基礎的高光譜影像的分類
14.3以深度神經網路為基礎的高光譜影像的壓縮
ch15以深度神經網路為基礎的目標檢測與識別
15.1資料特性及研究目的
15.2以快速CNN為基礎的目標檢測與識別
15.3以回歸學習為基礎的目標檢測與識別
15.4以學習搜索為基礎的目標檢測與識別
ch16歸納與展望
16.1深度學習發展歷史圖
16.2深度學習的應用介紹
16.3深度神經網路的可塑性
16.4以腦啟發式為基礎的深度學習前端方向
appA以深度學習為基礎的常見工作處理介紹
appB程式介紹
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