深度學(xué)習(xí)與信號處理： 原理與實(shí)踐
定 價：129 元
- 作者：郭業(yè)才 著
- 出版時間：2022/6/1
- ISBN：9787111707684
- 出 版 社：機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類：TP181；TN911.7
- 頁碼：303
- 紙張：
- 版次：
- 開本：16
本書分析研究了深度學(xué)習(xí)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)模型，以及不同網(wǎng)絡(luò)模型的算法結(jié)構(gòu)、原理與核心思想及實(shí)戰(zhàn)案例。主要內(nèi)容涉及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其擴(kuò)展模型、深度生成對抗網(wǎng)絡(luò)及其擴(kuò)展模型、深度受限玻爾茲曼機(jī)及其擴(kuò)展模型、深度信念網(wǎng)絡(luò)及其擴(kuò)展模型、深度自編碼器及其擴(kuò)展模型等深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、原理與方法。通過深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在信道盲均衡、目標(biāo)識別、圖像分類和運(yùn)動模糊去除、特征提取與識別、缺陷早期診斷等領(lǐng)域中的應(yīng)用案例，為讀者提供應(yīng)用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)解決具體問題的思路和方法。本書適合人工智能、計算機(jī)、自動化、電子與通信、大數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科專業(yè)的科學(xué)研究人員和工程技術(shù)人員閱讀，也可作為相關(guān)專業(yè)博士、碩士研究生的參考書。
前言
第1章初識深度學(xué)習(xí)1
1.1深度學(xué)習(xí)有多深1
1.2深度學(xué)習(xí)如何學(xué)4
1.3深度學(xué)習(xí)如何提速5
1.4主流深度學(xué)習(xí)框架12
1.5本書內(nèi)容與體系結(jié)構(gòu)13
第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)15
2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)15
2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與預(yù)測22
2.3優(yōu)化算法23
2.4計算圖30
2.5正則化懲罰項(xiàng)36
2.6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法39
2.7過擬合與欠擬合43
2.8實(shí)例1：基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動量盲均衡算法52
第3章模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)58
3.1隸屬函數(shù)59
3.2常規(guī)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)66
3.3模糊聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)67
3.4神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)70
3.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近似邏輯72
3.6實(shí)例2：基于智能模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)彈防御系統(tǒng)未知飛行目標(biāo)識別方法73
第4章概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)85
4.1模式分類的貝葉斯判定策略85
4.2密度估計的一致性86
4.3概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)87
4.4貝葉斯陰陽系統(tǒng)理論90
4.5實(shí)例3：基于離散余弦變換和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腦腫瘤分類方法91
第5章小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)97
5.1小波理論97
5.2小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)101
5.3小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練架構(gòu)106
5.4小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法107
5.5實(shí)例4：基于嵌入小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常模盲均衡算法110
第6章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)116
6.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)116
6.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)128
6.3卷積操作的變種129
6.4池化操作的變種137
6.5常見的幾種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)145
6.6幾種拓展的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)158
6.7實(shí)例5：基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
的遙感圖像分類162
6.8實(shí)例6：基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動模糊去除170
第7章深度生成對抗網(wǎng)絡(luò)181
7.1生成對抗網(wǎng)絡(luò)原理181
7.3小波生成對抗網(wǎng)絡(luò)190
7.4多尺度生成對抗網(wǎng)絡(luò)196
7.5實(shí)例7：基于條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)的三維肝臟及腫瘤區(qū)域自動分割200
7.6實(shí)例8：基于深度殘差生成對抗網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)動模糊圖像復(fù)原208
第8章深度受限玻爾茲曼機(jī)216
8.1玻爾茲曼機(jī)216
8.2稀疏受限玻爾茲曼機(jī)及競爭學(xué)習(xí)220
8.3分類受限玻爾茲曼機(jī)與改進(jìn)模型226
8.4 (2D)2PCA受限玻爾茲曼機(jī)230
8.5實(shí)例9：受限玻爾茲曼機(jī)的步態(tài)特征提取及其識別232
第9章深度信念網(wǎng)絡(luò)238
9.1深度信念網(wǎng)絡(luò)概述238
9.2 Gamma深度信念網(wǎng)絡(luò)243
9.3自適應(yīng)深度信念網(wǎng)絡(luò)246
9.4 KPCA深度信念網(wǎng)絡(luò)248
9.5全參數(shù)動態(tài)學(xué)習(xí)深度信念網(wǎng)絡(luò)250
9.6深度信念網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化252
9.7實(shí)例10：基于貪婪方法的深度信念網(wǎng)絡(luò)診斷注意缺陷多動障礙259
第10章深度自編碼器264
10.1自編碼器264
10.2稀疏自適應(yīng)編碼器267
10.3變分自編碼器268
10.4自編碼回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)274
10.5深度典型相關(guān)稀疏自編碼器277
10.6條件雙重對抗自編碼網(wǎng)絡(luò)280
10.7自編碼應(yīng)用模型283
10.8實(shí)例11：基于改進(jìn)LDA和自編碼器的調(diào)制識別算法296
參考文獻(xiàn)303
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