Information Theory and Network Coding (Information Technology pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Raymond W. Yeung

出品人:

页数:580

译者:

出版时间:2010-11-24

价格:USD 74.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781441946300

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 网络编码
• 理论
• 信息论
• 网络编码
• 信息技术
• 通信理论
• 编码理论
• 数据压缩
• 信道容量
• 纠错编码
• 随机过程
• 计算机网络

图书简介：深度学习在多媒体处理中的前沿应用 书名：深度学习在多媒体处理中的前沿应用 内容概要： 本书深入探讨了近年来飞速发展的深度学习技术如何彻底革新了数字多媒体内容的获取、理解、生成与传输等各个环节。我们聚焦于那些与信息论和网络编码等传统信息科学领域有所区别的、侧重于感知、认知和内容创作的前沿应用。全书结构清晰，理论与实践并重，旨在为研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生提供一个全面而深入的参考框架。 第一部分：深度学习基础与多媒体数据表示 本部分首先回顾了深度学习的核心概念，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU），以及近年来兴起的Transformer架构。我们强调这些模型如何从海量原始数据中自动学习出层次化的、具有丰富语义的特征表示，这与传统依赖人工设计特征（如SIFT、HOG）的方法形成鲜明对比。 1.1 深度神经网络回顾： 详细解析了前馈网络、反向传播算法、优化器（Adam、SGD with Momentum）以及正则化技术（Dropout、Batch Normalization）。重点讨论了深度学习模型在处理非结构化多媒体数据（如图像像素、音频波形、视频帧序列）时的内在优势。 1.2 多模态数据嵌入空间： 探讨了如何构建统一的嵌入空间来表示和关联不同类型（文本、图像、视频、音频）的多媒体信息。讨论了如Word2Vec、Doc2Vec在文本处理中的应用基础，并延伸至如何通过对比学习（Contrastive Learning）等技术，将视觉和语言信息映射到同一向量空间，实现跨模态检索和对齐。 1.3 自监督学习在多媒体预训练中的角色： 阐述了在缺乏大规模标注数据的情况下，如何利用数据本身的内在结构（如遮挡预测、时间一致性）进行预训练。这为后续的下游任务（如目标检测、语义分割）打下了坚实的基础，极大地减少了对昂贵人工标注的依赖。 第二部分：视觉内容理解与分析 本部分聚焦于如何利用深度学习模型从图像和视频中提取高级语义信息。 2.1 图像识别与场景理解： 深入分析了ResNet、DenseNet到最新的Vision Transformer (ViT) 在图像分类、目标检测（R-CNN系列、YOLO、SSD）和语义分割（FCN、U-Net、DeepLab）中的演进和技术细节。重点讨论了如何应对小目标检测和复杂场景下的遮挡问题。 2.2 视频理解与时序建模： 讨论了如何有效处理视频数据的时间维度信息。除了将CNN与RNN结合的早期方法，我们详细剖析了基于时空卷积（3D CNN）以及如何利用自注意力机制（Self-Attention）捕捉视频中长距离的时间依赖性，应用于动作识别、事件检测和视频摘要生成。 2.3 图像与视频生成对抗网络（GANs）： 详述了DCGAN、WGAN、StyleGAN等生成模型在高质量图像合成、超分辨率重建（Super-Resolution）、图像修复（Inpainting）和视频帧预测中的应用。强调了判别器和生成器之间的动态博弈机制，以及如何通过改进损失函数和网络结构来提高生成内容的真实性和多样性。 第三部分：音频与语音处理的前沿突破 本部分关注声音信号的深度分析和合成技术。 3.1 语音识别（ASR）的端到端范式： 详细介绍了从声学特征提取到文本输出的端到端模型，如使用CTC（Connectionist Temporal Classification）或Attention机制的Seq2Seq模型。讨论了如何处理噪声环境下的鲁棒性问题。 3.2 语音合成（TTS）与声纹克隆： 探讨了基于深度学习的语音合成技术，包括参数合成（如Tacotron 2）和基于神经声码器（如WaveNet、WaveRNN）的直接波形合成方法。重点分析了如何实现高度自然、富有情感的语音输出，以及在少量样本下进行说话人适应和声纹迁移的技术。 3.3 音乐信息检索（MIR）： 介绍了如何使用深度网络从音频中提取乐谱信息、识别音乐流派、检测节奏和和弦。特别是探讨了如何利用Transformer结构处理音乐序列数据，实现音乐自动生成和风格迁移。 第四部分：深度学习在多媒体内容增强与交互中的应用 本部分探讨了如何利用深度学习技术优化用户体验和多媒体系统的交互性。 4.1 图像与视频增强技术： 深入研究了基于深度学习的去噪、去模糊、色彩校正和HDR合成。重点分析了如何设计损失函数来平衡客观质量指标（如PSNR、SSIM）与人眼感知质量之间的关系，引入感知损失（Perceptual Loss）。 4.2 神经渲染与三维重建： 探讨了如何从二维图像重建三维场景，包括SfM（Structure from Motion）与深度学习的结合。详细介绍了神经辐射场（NeRF）技术，它利用MLP来表示连续的光照和几何信息，实现了前所未有的视图合成质量。 4.3 跨模态生成与内容编辑： 讨论了文本到图像（Text-to-Image）生成模型（如DALLE-2, Stable Diffusion的底层原理），强调了扩散模型（Diffusion Models）如何超越GANs，在生成语义复杂且高分辨率图像方面的优势。此外，还涉及基于语义的视频编辑技术，例如在不影响内容主体的情况下修改视频中的特定属性。 总结与展望： 本书最后总结了深度学习在多媒体领域取得的巨大成就，并展望了未来的研究方向，包括模型的可解释性、对边缘计算设备的部署优化、联邦学习在保护隐私的数据集训练中的应用，以及更具创造力和更强泛化能力的通用多媒体模型的发展趋势。本书内容严格围绕多媒体的感知、理解和生成展开，不涉及信息论基础、编码理论、信道容量或网络传输效率等纯粹的信息论或网络通信主题。

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