MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:3
- 题名/责任者:
- 深度学习:基于稀疏和低秩模型/王章阳,(美)傅云,(美)黄煦涛编著 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:
- 232页;26cm
- 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 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
- 一般附注:
- 华章教育
- 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
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索书号 | 条码号 | 年卷期 | 馆藏地 | 书刊状态 | 还书位置 |
TP181/284 | B0113165 | 库本 库349423 | 可借 | 库本 | |
TP181/284 | B0113163 | 基本书库 | 可借 | 基本书库 | |
TP181/284 | B0113164 | 基本书库 | 可借 | 基本书库 |
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