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题名/责任者:

深度学习:基于稀疏和低秩模型/王章阳, (美)傅云, 黄煦涛(Thomas S.Huang)编著 黄智濒译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-111-68934-8/CNY89.00

载体形态项:

220页:图;26cm

并列正题名:

Deep learning through sparse and low-rank modeling

其它题名:

基于稀疏和低秩模型

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

王章阳 编著

个人责任者:

(美) 傅云 编著

个人责任者:

(美) 黄煦涛 (Huang, Thomas S.) 编著

个人次要责任者:

黄智濒 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书由近几年发表在各类顶级期刊和国际会议/研讨会上的论文集结而成, 囊括国内外深度学习研究者的成果。本书关注经典的稀疏模型和低秩模型与深度网络模型的集成, 其中, 稀疏和低秩模型强调问题特定的先验性和可解释性, 而深度网络模型具有更强的学习能力, 同时能更好地利用大数据。书中展示了深度学习工具箱与稀疏/低秩模型和算法的紧密联系, 并介绍了这些技术在维度约简、动作识别、风格识别、亲属关系理解、图像除雾以及生物医学图像分析等方面的成功应用。

使用对象附注:

本书适合深度学习和机器学习领域有一定基础的读者阅读, 可拓展读者关于理论和分析工具的研究思路, 并为深度模型的架构和解释提供有益的指导

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