张量数据的特征提取与分类 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张帆，许丽，孙帅 著

图书标签:

• 张量分解
• 机器学习
• 特征提取
• 数据分类
• 模式识别
• 数据挖掘
• 深度学习
• 人工智能
• 数值计算
• 科学计算

出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517057550

版次：1

商品编码：12324690

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：183

正文语种：中文

内容简介

　　《张量数据的特征提取与分类》的主要研究内容是在模式识别应用领域中，提出新的基于张量数据的特征提取和分类算法，并且对这些张量型算法进行详细的理论推导和性能分析，在实验中验证所提出算法的优越性。主要内容来自于作者多年的研究成果，使读者能够比较全面地了解张量分析的基本知识以及张量型算法在模式识别领域的研究、发展和应用。《张量数据的特征提取与分类》理论联系实际，集知识性、专业性、操作性、技能性为一体。《张量数据的特征提取与分类》的读者对象主要为模式识别的、人工智能领域的研究人员以及高等院校高年级的学生和研究生。

目录

前言

第1章 绪论
1．1 研究背景与意义
1．2 传统特征提取和分类方法
1．3 基于张量数据的特征提取和分类方法研究现状
1．3．1 数据的张量表示
1．3．2 基于张量数据的特征提取算法
1．3．3 基于张量数据的分类器
1．3．4 张量型算法与向量型算法比较
1．4 实验数据库
1．5 本章小结

第2章 相关理论基础
2．1 张量理论
2．1．1 张量的符号表示与展开
2．1．2 张量的基本运算
2．1．3 张量的秩和分解
2．1．4 张量一张量投影与张量一矢量投影
2．2 相关向量型特征提取算法
2．2．1 PCA算法
2．2．2 LDA和MSD算法
2．3 极限学习机分类算法
2．4 岭回归分类算法
2．5 本章小结

第3章 基于MPCA和GTDA的张量型特征提取算法
3．1 引言
3．2 融合MPCA和GTDA的特征提取算法
3．2．1 多线性主成分分析
3．2．2 广义张量判别分析
3．2．3 MPCA与GTDA算法融合
3．3 GTDA算法的先决条件分析
3．3．1 投影后特征子空间的维数确定
3．3．2 迭代初始化的条件
3．3．3 迭代终止条件
3．3．4 收敛性
3．4 实验结果分析
3．4．1 GTDA初始化条件的选择
3．4．2 GTDA与MDA的收敛性分析
3．4．3 FERET人脸库的实验和结果分析
3．4．4 步态数据库的实验和结果分析
3．4．5 AR彩色人脸数据库的实验和结果分析
3．5 本章小结

第4章 张量型极限学习机分类算法
4．1 引言
4．2 二维极限学习机分类器
4．2．1 2D-ELM算法原理
4．2．2 2D-ELM实验结果分析
4．3 张量极限学习机分类器
4．3．1 TELM算法原理
4．3．2 TELM的实验结果分析
4．4 本章小结

第5章 多线性多秩回归分类算法（MMRR）
5．1 引言
5．2 MMRR算法原理
5．2．1 算法推导过程
5．2．2 迭代优化过程
5．3 MMRR算法先决条件分析
5．3．1 MMRR算法的收敛性
5．3．2 MMRR算法的初始化条件和计算量比较
5．3．3 MMRR算法中各参数的确定
5．4 实验结果分析
5．4．1 收敛性分析
5．4．2 不同初始化方法对算法分类性能的影响
5．4．3 参数变化对算法分类性能的影响
5．4．4 MMRR分类器的分类性能
5．5 本章小结

第6章 总结与展望
6．1 全文总结
6．2 工作展望
缩写符号对照表
数学符号对照表
参考文献

深度学习在自然语言处理中的应用：从基础模型到前沿技术 图书简介 本书旨在系统、深入地探讨深度学习技术在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，特别关注从基础概念构建到前沿模型架构的演进历程。内容聚焦于如何利用神经网络强大的表征学习能力，解决文本理解、生成、翻译和推理等核心自然语言任务。本书不涉及任何关于张量数据特征提取和分类的具体内容，而是专注于语言信息本身的复杂性和处理机制。 --- 第一部分：自然语言处理与深度学习基础 本部分为深入学习奠定坚实的理论基础，着重于理解文本数据的数字化表示方式以及支撑现代NLP的深度学习核心组件。 第一章：自然语言处理概述与挑战 本章首先界定NLP的研究范畴，涵盖从早期的基于规则和统计模型的方法到当前以深度学习为主导的范式转变。详细讨论NLP面临的根本性挑战，例如词义的多义性、上下文依赖性、长距离语义关联的捕获，以及低资源语言的处理困境。重点阐述语言学的基本概念，如句法结构、语义角色和语用学，这些都是后续模型设计必须考虑的语言学约束。 第二章：文本的向量化表示（词嵌入技术） 本章深入剖析如何将离散的自然语言符号转化为连续的、稠密的向量空间表示，即词嵌入（Word Embeddings）。详细介绍经典模型如Word2Vec（CBOW与Skip-gram的原理与优化）、GloVe的矩阵分解方法。更重要的是，本章会探讨上下文相关的词表示技术，如ELMo，分析它们如何通过双向LSTM结构捕获词在不同语境下的细微差别，为理解动态语义奠定基础。 第三章：深度学习基础网络结构在序列建模中的应用 本部分是序列数据处理的核心。首先回顾前馈网络（FNN）在NLP中的局限性。随后，重点介绍循环神经网络（RNN）及其变体：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。详细拆解LSTM的输入门、遗忘门和输出门的工作机制，解释它们如何有效解决梯度消失/爆炸问题，实现对较长文本序列的有效记忆和信息流动。本章也会简要对比不同RNN结构的计算效率和表达能力。 第四章：注意力机制与序列到序列模型 注意力机制是现代NLP的基石之一。本章首先阐述传统Seq2Seq（Encoder-Decoder）架构在机器翻译等任务中的应用及其瓶颈（信息瓶颈）。接着，引入“注意力机制”的概念，解释它如何允许解码器在生成每一步输出时，动态地聚焦于源序列中最相关的部分。详细分析加性注意力（Additive Attention）和乘性注意力（Multiplicative Attention）的数学实现，并将其应用于神经机器翻译（NMT）的实例中。 --- 第二部分：基于Transformer的现代语言模型 本部分完全聚焦于Transformer架构及其催生的革命性语言模型家族，这是当前NLP领域的主流范式。 第五章：Transformer架构的深入解析 本章将Transformer视为核心研究对象。详细讲解其完全基于自注意力机制的设计思想，摈弃了RNN的递归结构。重点解析Transformer的Encoder和Decoder堆栈的内部结构，包括多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）的并行化优势，以及前馈网络的激活函数选择。着重分析“位置编码”（Positional Encoding）在不依赖序列顺序的情况下如何注入绝对或相对位置信息。 第六章：预训练范式与自监督学习 本章探讨语言模型的“预训练-微调”范式。详细介绍BERT模型及其掩码语言模型（Masked Language Modeling, MLM）和下一句预测（Next Sentence Prediction, NSP）任务。阐述其双向上下文理解的优势。此外，还将介绍其他重要的预训练任务设计，如因果语言模型（Causal Language Modeling）在GPT系列中的应用，对比不同预训练目标对模型下游任务性能的影响。 第七章：大型语言模型（LLMs）的规模化与涌现能力 本章关注模型规模的增长带来的能力飞跃。探讨模型参数量、训练数据量与计算资源之间的关系。重点讨论LLMs在指令遵循、上下文学习（In-Context Learning, ICL）和思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理等方面展现出的“涌现能力”。分析这些能力的产生机制，并讨论如何通过提示工程（Prompt Engineering）来有效激发LLMs的潜力，而非仅依赖模型结构本身的修改。 第八章：生成式模型与控制生成 本章专注于文本生成任务，如故事创作、代码生成和对话回复。详细介绍解码策略，包括贪婪搜索（Greedy Search）、集束搜索（Beam Search）及其在确保生成质量和多样性之间的权衡。深入探讨温度参数（Temperature）在采样过程中的作用，以及Top-k和Nucleus（Top-p）采样如何有效控制生成文本的随机性和流畅性。 --- 第三部分：前沿应用与模型优化 本部分关注将深度学习技术应用于具体的NLP子任务，并讨论模型在实际部署中面临的效率和公平性挑战。 第九章：神经机器翻译与跨语言理解 本章集中于神经机器翻译（NMT）的最新进展，特别是如何利用大规模预训练模型进行零样本或少样本翻译。讨论多语言模型（如mBERT, XLM-R）的构建原理，解释共享底层表示如何促进低资源语言的学习。探讨在翻译质量评估中使用的指标（如BLEU, METEOR, COMET）的局限性与发展方向。 第十章：知识密集型任务与检索增强 本章探讨NLP模型如何整合外部知识库以提升推理和问答的准确性。详细介绍知识图谱（KG）与深度学习模型的结合方式。重点分析检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）架构，说明其如何通过外部检索模块来缓解LLMs的“幻觉”问题，并提供可追溯的知识来源。 第十一章：模型压缩、部署与高效推理 随着模型规模的扩大，部署成本成为关键问题。本章讨论模型压缩技术在NLP中的实践，包括知识蒸馏（Knowledge Distillation），将复杂教师模型的知识转移给更小的学生模型。详细介绍量化（Quantization）技术（如INT8、稀疏化）如何减少模型内存占用和加速推理速度，使其适用于边缘设备或资源受限的环境。 第十二章：NLP模型的伦理、偏见与鲁棒性 本章从社会责任角度审视NLP技术。详细分析训练数据中隐含的社会偏见（如性别、种族刻板印象）如何被模型习得并放大。讨论评估模型鲁棒性的方法，例如对抗性攻击（Adversarial Attacks）对文本分类器或生成器的影响。最后，探讨缓解偏见、提高模型公平性和透明度的前沿研究方向，如因果干预和模型可解释性技术（如Attention可视化）。 --- 本书面向计算机科学、人工智能、语言学等相关领域的学生、研究人员及工程师，要求读者具备一定的线性代数、微积分和Python编程基础，旨在培养读者从理论理解到工程实践的全方位能力。

评分☆☆☆☆☆

这本《张量数据的特征提取与分类》听起来像是打开了通往人工智能和机器学习大门的一把钥匙。我最近在研究图像识别和自然语言处理，而这几个领域都离不开对复杂数据的理解与处理。张量，这个数学概念，虽然听起来有些抽象，但如果这本书能够将其与实际应用相结合，用清晰易懂的方式解释如何从海量的张量数据中“提炼”出有用的信息，那简直是福音。我尤其关心书中对于特征提取方法的介绍，比如卷积神经网络（CNN）在图像特征提取上的强大能力，以及循环神经网络（RNN）或Transformer在序列数据（比如文本）中的应用。如果书中能涵盖这些前沿技术，并辅以代码示例，那将极大地帮助我构建自己的模型。分类部分更是直接关系到模型的实际效能，从简单的逻辑回归到复杂的深度学习分类器，我希望书中能有一个循序渐进的讲解，让读者不仅理解理论，更能动手实践，解决实际问题。对于我这样想要深入理解“黑箱”模型如何运作的读者来说，这样一本书的价值是难以估量的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《张量数据的特征提取与分类》让我联想到近期工作中遇到的一个瓶颈。我们团队正在尝试构建一个能够分析用户行为数据的系统，这些数据具有非常复杂的多模态属性，用传统的表格数据方式处理起来非常吃力，而张量似乎是更自然的表示方式。我非常期待书中能够详细讲解如何将不同来源的数据（比如用户交互日志、多媒体内容等）有效地组织成张量，以及在此基础上如何设计有效的特征提取流程。例如，是否存在通用的张量分解技术，能够帮助我们发现数据中的潜在模式？在分类方面，我特别想了解如何处理类别不平衡的问题，以及如何构建能够处理时序性或空间性依赖的分类模型。如果书中能提供一些实际案例的分析，说明如何通过特征提取和分类解决具体业务问题，那将对我非常有启发，能够直接指导我的工作方向。

评分☆☆☆☆☆

我最近对一些前沿的科研课题产生了浓厚的兴趣，其中就包括利用深度学习模型进行大规模数据集分析。这本《张量数据的特征提取与分类》从书名上看，似乎涵盖了这一领域的核心内容。我特别关注“特征提取”这一部分，因为我觉得很多时候，模型的性能好坏，很大程度上取决于能否从原始数据中提取出最具代表性的特征。我好奇书中是否会介绍一些创新的特征提取方法，例如基于图神经网络（GNN）的特征学习，或者一些针对特定领域（如时间序列、图结构数据）的定制化特征提取技术。在“分类”方面，我希望能看到一些关于如何设计复杂分类任务的策略，比如多标签分类、层次分类，或者带有不确定性估计的分类。如果书中还能提及一些与模型解释性相关的技术，让我们能够理解模型是如何做出分类决策的，那对我的科研工作将是巨大的助力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，恰逢其时。我近期在学习一些关于推荐系统和自然语言理解的算法，发现张量在表示用户-物品交互、词语-上下文关系等方面有着天然的优势。因此，我对于《张量数据的特征提取与分类》这本书充满了期待。我希望它不仅仅是停留在基础概念的介绍，更能深入到如何将张量分解（如 Tucker 分解、CP 分解）等技术应用于特征提取，发现数据中的隐藏结构。在分类方面，我特别关注如何处理高维稀疏张量，以及如何设计能够捕捉张量之间复杂交互的分类模型。如果书中能够提供一些关于如何平衡模型复杂度和计算效率的策略，以及如何进行模型正则化以防止过拟合的讨论，那将对我非常有帮助。我非常希望这本书能帮助我更好地理解和应用张量分析方法，从而在我的研究项目中取得突破。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，一本真正有价值的书，一定是能够引导我进行独立思考和深入探索的。我希望《张量数据的特征提取与分类》不仅仅是简单地罗列算法和公式，而是能够深入浅出地解析张量数据本身的特性，为何它如此适合表示某些类型的数据，以及在特征提取的过程中，我们真正捕捉到的是数据的哪些本质属性。例如，在处理多维数据时，如何避免信息冗余，如何捕捉不同维度之间的关联性，这些都是非常关键的问题。而分类部分，我希望它能超越“输入数据，输出类别”的简单框架，去探讨不同分类算法的优势与劣势，以及在何种场景下选择何种算法更为恰当。如果书中能提供一些关于模型选择、超参数调优、以及模型评估的实用建议，那就太棒了。我期待这本书能帮助我建立起一套扎实的理论基础，并在此之上，发展出解决复杂数据问题的能力，而不是仅仅停留在模仿和套用层面。