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正版 深度学习与信号处理 原理与实践 郭业才 人工神经网络 训练预测 优化算法 模糊推理 近似逻辑 自编码器 调制识
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商品基本信息 | |
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商品名称: | 深度学习与信号处理: 原理与实践 |
作 者: | 郭业才 著 |
市 场 价: | 129.00元 |
ISBN 号: | 978-7-111-70768-4 |
出版日期: | 2022年6月 |
页 数: | 303 |
开 本: | 16开 |
出 版 社: | 机械工业出版社 |
目录 |
前言 第1章初识深度学习1 1.1深度学习有多深1 1.2深度学习如何学4 1.3深度学习如何提速5 1.4主流深度学习框架12 1.5本书内容与体系结构13 第2章人工神经网络15 2.1神经网络演进15 2.2神经网络训练与预测22 2.3优化算法23 2.4计算图30 2.5正则化惩罚项36 2.6神经网络BP算法39 2.7过拟合与欠拟合43 2.8实例1:基于前馈神经网络的动量盲均衡算法52 第3章模糊神经网络58 3.1隶属函数59 3.2常规模糊神经网络66 3.3模糊联想记忆神经网络67 3.4神经模糊推理系统70 3.5神经网络近似逻辑72 3.6实例2:基于智能模糊神经网络的导弹防御系统未知飞行目标识别方法73 第4章概率神经网络85 4.1模式分类的贝叶斯判定策略85 4.2密度估计的一致性86 4.3概率神经网络87 4.4贝叶斯阴阳系统理论90 4.5实例3:基于离散余弦变换和概率神经网络的脑肿瘤分类方法91 第5章小波神经网络97 5.1小波理论97 5.2小波神经网络101 5.3小波神经网络训练架构106 5.4小波神经网络优化方法107 5.5实例4:基于嵌入小波神经网络的常模盲均衡算法110 第6章卷积神经网络116 6.1卷积神经网络结构116 6.2卷积神经网络128 6.3卷积操作的变种129 6.4池化操作的变种137 6.5常见的几种卷积神经网络结构145 6.6几种拓展的卷积神经网络结构158 6.7实例5:基于深度卷积神经网络 的遥感图像分类162 6.8实例6:基于深度卷积神经网络的运动模糊去除170 第7章深度生成对抗网络181 7.1生成对抗网络原理181 7.3小波生成对抗网络190 7.4多尺度生成对抗网络196 7.5实例7:基于条件生成对抗网络的三维肝脏及肿瘤区域自动分割200 7.6实例8:基于深度残差生成对抗网络的运动模糊图像复原208 第8章深度受限玻尔兹曼机216 8.1玻尔兹曼机216 8.2稀疏受限玻尔兹曼机及竞争学习220 8.3分类受限玻尔兹曼机与改进模型226 8.4 (2D)2PCA受限玻尔兹曼机230 8.5实例9:受限玻尔兹曼机的步态特征提取及其识别232 第9章深度信念网络238 9.1深度信念网络概述238 9.2 Gamma深度信念网络243 9.3自适应深度信念网络246 9.4 KPCA深度信念网络248 9.5全参数动态学习深度信念网络250 9.6深度信念网络优化252 9.7实例10:基于贪婪方法的深度信念网络诊断注意缺陷多动障碍259 第10章深度自编码器264 10.1自编码器264 10.2稀疏自适应编码器267 10.3变分自编码器268 10.4自编码回声状态网络274 10.5深度典型相关稀疏自编码器277 10.6条件双重对抗自编码网络280 10.7自编码应用模型283 10.8实例11:基于改进LDA和自编码器的调制识别算法296 参考文献303
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内容简介 |
本书分析研究了深度学习相关的网络模型,以及不同网络模型的算法结构、原理与核心思想及实战案例。主要内容涉及人工神经网络、模糊神经网络、概率神经网络、小波神经网络、卷积神经网络及其扩展模型、深度生成对抗网络及其扩展模型、深度受限玻尔兹曼机及其扩展模型、深度信念网络及其扩展模型、深度自编码器及其扩展模型等深度学习网络结构、原理与方法。通过深度学习网络在信道盲均衡、目标识别、图像分类和运动模糊去除、特征提取与识别、缺陷早期诊断等领域中的应用案例,为读者提供应用深度学习网络解决具体问题的思路和方法。本书适合人工智能、计算机、自动化、电子与通信、大数据科学等相关学科专业的科学研究人员和工程技术人员阅读,也可作为相关专业博士、硕士研究生的参考书。 |
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