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深度学习方法及应用/大数据丛书

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  • 出版社:机械工业
  • ISBN:9787111529064
  • 作者:(美)邓力//俞栋|译者:谢磊
  • 页数:165
  • 出版日期:2016-03-01
  • 印刷日期:2016-03-01
  • 包装:平装
  • 开本:16开
  • 版次:1
  • 印次:1
  • 字数:201千字
  • 机器学习
    击败AlphaGo的武林秘籍,赢得人机大战的必由之路:人工智能大牛周志华教授巨著,全面揭开机器学习的奥秘
    深度学习:方法及应用
    深度学习和语音识别领域专家、微软研究院邓力博士和俞栋博士原著
  • 邓力、俞栋所著的《深度学习方法及应用/大数 据丛书》对深度学习方法以及它在各种信号与信息处 理任务中的应用进行了阐述。书中所列举的应用是根 据以下三个标准来选取的:①本书作者所具备的专业 技能和知识;②由于深度学习技术的成功应用而取得 了重大突破的领域,比如语音识别和计算机视觉等; ③由于深度学习的应用而有可能发生巨变的应用领域 ,以及从深度学习的最新研究中获益的应用领域,其 中包括自然语言和文本处理、信息检索和多任务深度 学习驱动下的多模态信息处理等。 本书适用于对深度学习方法以及它在各种信号信 息处理应用方面具有浓厚兴趣的学生与研究人员。
  • 译者序
    原书序
    1 引言
    1.1 深度学习的定义与背景
    1.2 本书的结构安排
    2 深度学习的历史
    3 三类深度学习网络
    3.1 三元分类方式
    3.2 无监督和生成式学习深度网络
    3.3 监督学习深度网络
    3.4 混合深度网络
    4 深度自编码器——一种无监督学习方法
    4.1 引言
    4.2 利用深度自编码器来提取语音特征
    4.3 堆叠式去噪自编码器
    4.4 转换自编码器
    5 预训练的深度神经网络——一种混合方法
    5.1 受限玻尔兹曼机
    5.2 无监督逐层预训练
    5.3 DNN和HMM结合
    6 深度堆叠网络及其变形——有监督学习
    6.1 简介
    6.2 深度堆叠网络的基本结构
    6.3 一种学习DSN权值的方法
    6.4 张量深度堆叠网络
    6.5 核化深度堆叠网络
    7 语音和音频处理中的应用
    7.1 语音识别中声学模型的建立
    7.2 语音合成
    7.3 音频和音乐处理
    8 在语言模型和自然语言处理中的相关应用
    8.1 语言模型
    8.2 自然语言处理
    9 信息检索领域中的应用
    9.1 信息检索简介
    9.2 用基于深度自编码器的语义哈希方法对文档进行索引和检索
    9.3 文档检索中的深度结构语义模型
    9.4 信息检索中深度堆叠网络的应用
    10 在目标识别和计算机视觉中的应用
    10.1 无监督或生成特征学习
    10.2 有监督特征学习和分类
    11 多模态和多任务学习中的典型应用
    11.1 多模态:文本和图像
    11.2 多模态:语音和图像
    11.3 在语音、自然语言处理或者图像领域的多任务学习
    12 结论
    附录
    参考文献
  • 书中除第1章外, 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习, 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程 可使用这些习题, 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度, 有些并无现成答案, 谨供富有进取心的读者 启发思考. 本书在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面, 但作为机器学习入门读物且因授课时间的考虑, 很多重要、前沿的材料未能覆盖, 即便覆盖到的部分也仅是管中窥豹, *多的内容留待读者在进阶课程中学习. 为便于有兴趣的读者进一步钻研探索, 本书每章均介绍了 一些阅读材料, 谨供读者参考. 笔者以为, 对学科相关的重要人物和事件有一定了解, 将会增进读者对该学科的认识. 本书在每章*后都写了一个与该章内容 相关的小故事, 希望有助于读者增广见闻, 并且在紧张的学习过程中稍微放松调剂一下. 书中不可避免地涉及大量外国人名, 若全部译为中文, 则读者在日后进一步阅读文献时或许会对不少人名产生陌生感, 不利于进一步学习. 因此, 本书仅对一般读者耳熟能详的名字如“图灵”等加以直接使用, 对故事中的一些主要人物给出了译名, 其他则保持外文名. 机器学习发展极迅速, 目前已成为一个广袤的学科, 罕有人士能对其众多分支领域均有精深理解. 笔者自认才疏学浅, 仅略知皮毛, *兼时间和精力所限, 书中错谬之处在所难免, 若蒙读者诸君不吝告知, 将不胜感激.
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