具体描述
《深度学习、优化与识别》的特色
??? 深度学习是计算机科学与人工智能的重要组成部分。全书16章，分为理论与实践应用两部分，同时介绍5种深度学习主流平台的特性与应用，*后给出了深度学习的前沿进展介绍，另附带47种相关网络模型的实现代码。本书具有以下的特点：
一、内容系统全面
??? 全书16章，覆盖了深度学习当前出现的诸多经典框架或模型，分为两个部分。*部分系统地从数据、模型、优化目标函数和求解等四个方面论述了深度学习的理论及算法，等
第1章 深度学习基础??? 1
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●1.1 数学基础??? 2
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●1.1.1 矩阵论??? 2
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●1.1.2 概率论??? 3
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●1.1.3 优化分析??? 5
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●1.1.4 框架分析??? 6
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●1.2 稀疏表示??? 8
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●1.2.1 稀疏表示初步??? 8
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●1.2.2 稀疏模型 20
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●1.2.3 稀疏认知学习、计算与识别的范式??? 24
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●部分目录
内容简介
深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向，它已成为人工智能2.0的主要组成部分。本书系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。全书共十六章，分为两个部分；靠前部分（靠前章到第十章）系统论述了理论及算法，包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等；第二部分（第十一章到第十五章）论述了常用的深度学习平台，以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用；第十六章为总结与展望，给出了深度学习发展的历史图、前沿方及近期新进展。每章都附有相关阅读材料及仿真代码，以便有兴趣的读者进一步钻研探索。本书可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息科学、控制科学与工程、人工智能等领域的研究人员提供参考，以及作为相关专业本科生及研究生教学参考书，同时可供深度学习及其应用感兴趣的研究人员和工程技术人员参考。 焦李成 等 著
焦李成，男，1959年10月生, 西安电子科技大学教授、博导，智能感知与图像理解教育部重点实验室主任、靠前智能感知与计算研究中心主任、国家"111"计划创新引智基地负责人、教育部长江学者创新团队首席专家。担任学位委员会学科评议组成员、教育部本科教学水平评估专家、国家自然科学基金委员会信息学部会审专家、国家博士后管理委会专家评审委员会专家。兼任中国人工智能学会副理事长、中国电子学会监事、IET西安分会，IEEE西安分会奖励委员会、IEEE 计算智能学会西安chapter。主要研究领域为非线性信号与图像处理，自然计算和智能信息处理，发表专著10余部，在靠前外刊物上发表论文20等
用户评价
书不错，不过封皮有点破损
评分虽然还没看，但是这个应该不会差的
评分还凑合太简略正在学习学习应该可以提高我的智商情商各种商
评分这应该是目前看过的对于深度学习介绍最全面的中文书籍，对于学深度学习的入门和更深入学习它的思想已经足够了。
评分学习中，应该是好书一本
评分印刷不错，覆盖面全
评分不错，这本书现在挺需要的做毕业设计用，具体还没细看
评分有深度的书，不能一时消化，需要潜心研究。一句话，这不是一本休闲书，学习的深度！
评分下订单后，等得心痛才收到，共花了9天时间，不过我对商家也表示理解，毕业热销书，价格小贵。
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