深度學習：方法及應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

　　《深度學習：方法和應用》這本書對深度學習方法以及它在各種信號與信息處理任務中的應用進行瞭概述。本書中所列舉的應用是根據以下三個標準來選取的：（1）本書作者所具備的專業技能和知識；（2）由於深度學習技術的成功應用而取得瞭重大突破的領域，比如語音識彆和計算機視覺等;（3）由於深度學習的應用而有可能發生巨變的應用領域，以及從深度學習的新研究中獲益的應用領域，其中包括自然語言和文本處理、信息檢索和多任務深度學習驅動下的多模態信息處理。對於深度學習方法以及它在各種信號信息處理應用方麵具有濃厚興趣的研究人員與學生來說，《深度學習：方法和應用》的時效性很強。

目錄

譯者序原書序1引言1.1深度學習的定義與背景1.2本書的結構安排2深度學習的曆史3三類深度學習網絡3.1三元分類方式3.2無監督和生成式學習深度網絡3.3監督學習深度網絡3.4混閤深度網絡4深度自編碼器——一種無監督學習方法4.1引言4.2利用深度自編碼器來提取語音特徵4.3堆疊式去噪自編碼器4.4轉換自編碼器5預訓練的深度神經網絡——一種混閤方法5.1受限玻爾茲曼機5.2無監督逐層預訓練5.3DNN和HMM結閤6深度堆疊網絡及其變形——有監督學習6.1簡介6.2深度堆疊網絡的基本結構6.3一種學習DSN權值的方法6.4張量深度堆疊網絡6.5核化深度堆疊網絡7語音和音頻處理中的應用7.1語音識彆中聲學模型的建立7.2語音閤成7.3音頻和音樂處理8在語言模型和自然語言處理中的相關應用8.1語言模型8.2自然語言處理9信息檢索領域中的應用9.1信息檢索簡介9.2用基於深度自編碼器的語義哈希方法對文檔進行索引和檢索9.3文檔檢索中的深度結構語義模型9.4信息檢索中深度堆疊網絡的應用10在目標識彆和計算機視覺中的應用10.1無監督或生成特徵學習10.2有監督特徵學習和分類11多模態和多任務學習中的典型應用11.1多模態：文本和圖像11.2多模態：語音和圖像11.3在語音、自然語言處理或者圖像領域的多任務學習12結論附錄參考文獻

前言/序言

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