《深度学习：方法及应用》 - 邓力, 俞栋, 谢磊 - 机械工业出版社 - 香港大書城

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『簡體書』深度学习：方法及应用

書城自編碼： 2743825
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者：邓力, 俞栋, 谢磊
國際書號(ISBN)： 9787111529064
出版社：机械工业出版社
出版日期： 2016-04-01
版次： 1 印次： 1
頁數/字數： 165/1
書度/開本： 16开釘裝：平装

售價：HK$ 59.7

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編輯推薦：

深度学习是人工智能领域*近20年里*受瞩目的研究方向，近年来显著推动了语音、图像、自然语言理解、机器翻译，甚至是控制等众多技术方向的发展。本书原著作者微软研究院的邓力博士和俞栋博士是语音识别和深度学习方面的先驱之一，对于深度学习的进展有丰富的实践经验和深刻理解。这个学科处于快速进展之际，本书对当前的进展进行全景式系统性的梳理无疑是很有意义的，因为毕竟对于每一位读者，从这几年浩如烟海的论文中准确把握可以沉淀下来的进展是不容易的。谢磊教授受邓力博士之约在百忙之中对这本书进行翻译，对于深度学习在中国的发展具有重大意义。邓力博士和谢磊教授都是我所熟知的学者和好友。我相信，本书作为他们这次合作的成果，对于有志于了解和学习深度学习的中国读者会有极大的帮助。
余凯
地平线机器人技术创始人CEO，前百度研究院常务副院长、深度学习实验室主任

內容簡介：

这本书对最前沿的深度学习方法及应用进行了全面的概述，不仅包括自动语音识别ASR，还包括计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索。在深度学习这一领域，这是第一本，也是最有价值的一本书，能使读者对这一领域进行广泛而深入的学习。深度学习对信息处理的很多方面（尤其对语音识别）都具有重大的影响，甚至对整个科技领域的影响也不容忽视。因此，对于有意了解这一领域的学者，这本书是绝对不容错过的。
Sadaoki Furui，芝加哥丰田技术研究院院长，日本东京工业大学教授

關於作者：

谢磊，工学博士，教授，博士生导师，西北工业大学计算机学院院长助理，西北工业大学海外引进人才，教育部新世纪优秀人才，陕西省青年科技新星，霍英东青年基础研究基金获得者，IEEE高级会员（Senior Member）。主要从事音频与语音信息处理、多媒体信息处理、模式识别与人机交互技术等领域的研究工作。2000年至2001年，作为访问学者在比利时布鲁塞尔自由大学（Vrije Universiteit Brussel）从事国际合作课题的研究工作。2004年在西北工业大学获得博士学位。2004年至2006年，在香港城市大学（City University of Hong Kong）媒体技术研究中心担任博士后研究员。2006年至2007年，在香港中文大学（The Chinese University of Hong Kong）微软香港中大利群计算及界面科技联合实验室担任博士后研究员。2007年，被西工大以海外人才引进特聘为副教授，并入选首批西北工业大学翱翔之星高层次人才培养计划。2008年入选教育部新世纪优秀人才支持计划，2010年破格晋升为教授，同年获得陕西省青年科技新星称号。2011年12月英国东英吉利大学（University of East Anglia）访问教授。主持和参加多项国家自然科学基金、863计划、教育部新世纪优秀人才支持计划、香港研究资助局（RGC）项目、国际合作课题、省部级基金课题与科技计划、华为、中兴与百度等公司高校合作课题等。已在顶级国际学术期刊、重要会议与核心期刊上发表论文80余篇，被SCI、EI检索60余篇次。

1. 引言
1.1 深度学习的定义与背景
1.2 本书的结构安排
2. 深度学习的历史
3. 三类深度学习网络
3.1 三元分类方式
3.2 无监督和生成式学习深度网络
3.3 监督学习深度网络
3.4 混合深度网络
4. 深度自编码器一种无监督学习方法
4.1 引言
4.2 利用深度自编码器来提取语音特征
4.3 堆叠式去噪自编码器
4.4 转换自编码器
5. 预训练的深度神经网络一种混合方法
5.1 受限玻尔兹曼机
5.2 无监督逐层预训练
5.3 DNN和HMM结合
6. 深度堆叠网络及其变种有监督学习权值
6.1 简介
6.2 深度堆叠网络的基本结构
6.3 一种学习DSN权值的方法
6.4 张量深度堆叠网络
6.5 核化深度堆叠网络
7. 语音和音频处理中的应用
7.1 语音识别中声学模型的建立
7.2 语音合成
7.3 音频和音乐处理
8. 在语言模型和自然语言处理中的相关应用
8.1 语言模型
8.2 自然语言处理
9. 信息检索领域中的应用
9.1 信息检索简介
9.2 用基于深度自编码器的语义哈希方法对文档进行索引和检索
9.3 文档检索中的深度结构语义模型
9.4 信息检索中深度堆叠网络的应用
10. 目标识别和计算机视觉中的应用
10.1无监督或生成特征学习
10.2有监督特征学习和分类
11. 多模态和多任务学习中的典型应用
11.1 多模态：文本和图像
11.2 多模态：语音和图像
11.3 在语音、自然语言处理或者图像领域的多任务学习
12. 结论
附录
参考文献

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