文献类型:专著 浏览次数:65
  • 题名:深度学习.基于稀疏和低秩模型
  • 责任者:王章阳,(美)傅云,(美)黄煦涛(Thomas S. Huang)编著
  • 出版社机械工业出版社
  • 出版年:2021
  • ISBN:978-7-111-68934-8
  • 定价:89.00
  • 载体形态项:11,220页 26cm
  • 个人责任者:王章阳编著、傅云编著、黄煦涛编著、黄智濒译
  • 学科主题:机器学习
  • 中图法分类号:TP181
  • 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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