Supervised and Unsupervised Pattern Recognition pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:CRC Pr I Llc

作者:Micheli-Tzanakou, Evangelia

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:1999-12

价格:$ 214.64

装帧:HRD

isbn号码:9780849322785

丛书系列:

图书标签:

模式识别
机器学习
监督学习
无监督学习
数据挖掘
人工智能
算法
统计学习
模式分析
分类聚类

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

There are many books on neural networks, some of which cover computational intelligence, but none that incorporate both feature extraction and computational intelligence, as "Supervised and Unsupervised Pattern Recognition" does. This volume describes the application of a novel, unsupervised pattern recognition scheme to the classification of various types of waveforms and images. This substantial collection of recent research begins with an introduction to Neural Networks, classifiers, and feature extraction methods. It then addresses unsupervised and fuzzy neural networks and their applications to handwritten character recognition and recognition of normal and abnormal visual evoked potentials.The third section deals with advanced neural network architectures-including modular design-and their applications to medicine and three-dimensional NN architecture simulating brain functions. The final section discusses general applications and simulations, such as the establishment of a brain-computer link, speaker identification, and face recognition. In the quickly changing field of computational intelligence, every discovery is significant." Supervised and Unsupervised Pattern Recognition" gives you access to many notable findings in one convenient volume.

深度学习与神经网络：从理论基础到前沿应用图书名称：深度学习与神经网络：从理论基础到前沿应用作者： [此处填写作者姓名] 出版社： [此处填写出版社名称] 内容简介：本书是一部系统而深入探讨深度学习与神经网络的专著，旨在为读者提供从基本原理到复杂架构、再到实际应用的全景式知识图谱。在当今数据爆炸的时代，深度学习已成为人工智能领域的核心驱动力，本书紧密围绕这一主题，力求在理论深度与工程实践之间架起坚实的桥梁。第一部分：神经网络的基石本书的开篇聚焦于构建现代深度学习模型所需的基础理论。我们首先回顾了传统的连接主义模型，包括感知机（Perceptron）和多层感知机（MLP）的数学结构与局限性。随后，深入剖析了前向传播、反向传播（Backpropagation）算法的数学推导与实现细节，这被视为训练深层网络的基石。我们详细阐述了梯度下降及其变体（如SGD、Adam、RMSProp）在优化高维非凸函数空间中的关键作用，并探讨了学习率调度策略对收敛速度与模型泛化能力的影响。此外，本部分还全面讨论了激活函数的选择及其重要性。从经典的Sigmoid和Tanh函数，到现代深度网络中占据主导地位的ReLU及其变体（Leaky ReLU, PReLU, GELU），我们不仅分析了它们的数学特性，更深入探讨了它们如何影响梯度流动、解决梯度消失问题，以及在不同网络层中的适用性。第二部分：经典深度架构的精讲在掌握基础理论后，本书进入对两种最重要、最成熟的深度学习架构的详细剖析：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。卷积神经网络（CNN）：我们系统地介绍了CNN的核心组件——卷积层、池化层、全连接层。重点在于解释卷积核的设计哲学、多尺度特征提取的能力，以及如何通过权值共享机制大幅降低模型参数量。本书不仅涵盖了经典的LeNet、AlexNet、VGGNet，更细致地解析了ResNet（残差网络）如何通过跳跃连接（Skip Connections）克服深度网络的退化问题，以及Inception（GoogLeNet）中多路径并行处理的“Inception 模块”思想。对于更高级的应用，如目标检测（Faster R-CNN, YOLO系列）和语义分割（FCN, U-Net），本书也提供了深入的算法分解与案例分析。循环神经网络（RNN）与序列建模：序列数据的处理是深度学习的另一大挑战。本部分详细阐述了RNN的基本结构，重点分析了其在处理长序列时面临的梯度消失/爆炸问题。随后的内容专注于革命性的长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。我们逐层解析了输入门、遗忘门、输出门以及细胞状态（Cell State）的数学机制，解释了这些“门控”机制如何实现对长期依赖信息的选择性记忆与遗忘。此外，本书还覆盖了双向RNN（Bi-RNN）及其在理解上下文信息方面的优势。第三部分：注意力机制与Transformer架构近年来，注意力机制（Attention Mechanism）彻底改变了序列处理的范式，并成为构建最先进大模型的关键。本书用专门的章节来阐述注意力机制的演变。我们从软注意力（Soft Attention）入手，讲解其如何为模型决策过程提供可解释性。随后，我们详尽解析了Transformer模型——这一完全基于自注意力机制（Self-Attention）的架构。重点分析了多头注意力（Multi-Head Attention）的并行计算优势，以及Transformer中位置编码（Positional Encoding）的设计必要性。通过对Encoder-Decoder结构的深入剖析，读者将清晰理解该架构如何有效捕捉全局依赖关系，并为后续的预训练模型（如BERT、GPT系列）的理解打下坚实的基础。第四部分：深度学习的工程实践与前沿挑战本书的最后一部分将理论学习导向实际应用，并探讨了当前的研究热点。优化与正则化：除了标准的优化算法，我们探讨了批归一化（Batch Normalization）、层归一化（Layer Normalization）等技术如何稳定训练过程、加速收敛。在正则化方面，我们详细比较了Dropout、权重衰减（Weight Decay）以及数据增强（Data Augmentation）在防止过拟合中的作用与机理。生成模型：我们对当前最热门的生成模型进行了系统介绍。这包括变分自编码器（VAE）的核心思想——通过学习潜在空间的概率分布进行数据生成，以及生成对抗网络（GANs）的零和博弈框架。书中详细分析了DCGAN、WGAN等改进型GANs，并探讨了它们在图像合成、数据去噪等领域的实际效能。模型部署与可解释性（XAI）：成功的深度学习项目不仅需要训练出高精度的模型，还需要将其有效地部署到实际环境中。本书讨论了模型量化（Quantization）、模型剪枝（Pruning）等模型压缩技术，以适应资源受限的边缘设备。同时，鉴于深度学习模型常被视为“黑箱”，我们引入了可解释人工智能（XAI）的初步概念，包括LIME和Grad-CAM等工具，帮助读者理解模型决策背后的逻辑。结语：本书的编写风格注重逻辑的严谨性与内容的连贯性。我们力求通过清晰的数学公式、详尽的算法流程图和丰富的代码片段（以主流深度学习框架为参考），使读者不仅停留在概念层面，更能掌握实现这些复杂模型所需的工程能力。无论您是希望深入理解人工智能核心机制的研究人员，还是寻求将深度学习技术应用于实际业务的工程师，本书都将是您不可或缺的参考指南。