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题名/责任者:

深度学习:基于稀疏和低秩模型/王章阳, (美) 傅云, 黄煦涛编著 黄智濒译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021.09

ISBN及定价:

978-7-111-68934-8/CNY89.00

载体形态项:

XI, 220页:图;26cm

统一题名:

Deep learning through sparse and low-rank modeling

其它题名:

基于稀疏和低秩模型

丛编项:

智能科学与技术丛书

个人责任者:

王章阳 编著

个人责任者:

傅云 编著

个人责任者:

黄煦涛 编著

个人次要责任者:

黄智濒 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

出版发行附注:

由ELSEVIER INC.授权出版

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书关注经典的稀疏/低秩模型与强调问题特定的先验性和可解释性的深度网络模型的集成, 从而提高模型的学习能力和可解释性, 同时更有效地利用大数据。书中展示了深度学习工具箱与稀疏/低秩模型和算法的紧密联系, 并介绍了这些技术在维度约简、动作识别、风格识别、亲属关系理解、图像除雾以及生物医学图像分析等方面的成功应用。

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