深度學(xué)習(xí)與信號處理:原理與實踐
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。
·17.6萬字