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
等了好久。终于拿到书了，内容很全面，有网络模型部分，也有实践部分，很适合初学者入门，不错不错！
评分神书，好好学习天天向上，内容丰富。涵盖多，不说了，看书去.
评分这本书只有理论啊！！没有代码！?群没人同意，没代码怎么用啊？说白了这本书就是把论文拿过来翻译一遍，然后用自己的话写出来。让我干我也行啊，纸上谈兵谁不会，白浪费。。
评分很好，慢慢看吧，希望有所收获！
评分很好很好，牛B闪闪的一本书
评分书还可以，希望后面能看懂！！
评分书还可以，希望后面能看懂！！
评分个人觉得这本书让你在数学基础还不好的情况下也能对深度学习整体有所了解，书的一开始就详细讲述了深度学习中要用到的数学理论基础，准备结合这本书再去复习一下数学。
评分买了就降价，尴尬了…
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