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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, (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:

xi, 220页:图;26cm

统一题名:

Deep learning through sparse and low-rank modeling

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:

傅云 编著

个人责任者:

黄煦涛, 1936- 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

出版发行附注:

ELSEVIER INC.授权出版 限中国大陆发行

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

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。书中讨论如何将稀疏编码模型自然地转换为深度网络，展示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。

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