当代机器深度学习方法与应用研究
出版时间:
2017-11
版次:
1
ISBN:
9787564752613
定价:
61.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
263页
正文语种:
简体中文
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《当代机器深度学习方法与应用研究》对当前新的深度学习方法及应用进行了全面的概述，涵盖了自动语音识别（ASR）、计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索等方向，能使读者对机器深度学习领域进行广泛而深入的了解，对有志于了解和学习深度学习的读者会有极大的帮助。 黄孝平，男，1973年11月生，中共党员，工学硕士，高级工程师职称，硕士研究生导师。现任南宁学院电气类专业学科负责人、“校内拨尖人才”。研究方向是人工智能和嵌入式系统。
主持22项科研项目及教改课题的研究（省部级2项、地厅级13项、横向项目2项、其他5项）；发表学术论文22篇（北大中文核心12篇、EI收录4篇），已出版学术专著1部（独著）；获国家发明专利6项；获得1项广西高等教育自治区级教学成果奖三等奖1项（排名第1）、广西职业教育自治区级教学成果奖一等奖1项（排名第四）；获得广西科技成果2项。
受聘担任广西大学硕士研究生导师、广西科技计划项目评审专家、南宁市科技计划项目评审专家、南宁市工信委职称评审专家。 1 引言
1．1 机器学习发展简史
1．2 深度学习的定义
1．3 深度学习的应用领域
1．4 深度学习的成果
2 大数据机器学习系统
2．1 大数据机器学习系统研究背景
2．2 大数据机器学习研究现状
2．3 大数据机器学习系统的技术特征及主要研究问题
2．4 大数据机器学习相关技术
2．5 大数据机器学习平台总体架构
3 深度学习方法研究
3．1 深度学习方法的发展史
3．2 三类深度学习网络
3．3 深度自编码器
3．4．深度堆叠网络及其变形
3．5 预训练的深度神经网络
4 深度学习技术的应用研究
4．1 语音和音频处理中的应用
4．2 在语言模型和自然语言处理中的相关应用
4．3 信息检索领域中的应用
4．4 在目标识别和计算机视觉中的应用
4．5 多模态和多任务学习中的典型应用
5 深度学习软件仿真平台及开发环境
5．1 Caffe平台
5．2 TensorFlp平台
5．3 MXNet平台
5．4 Torch 7平台
5．5 Theano平台
6 大数据巨量分析与机器学习的应用领域
6．1 互联网领域
6．2 商业领域
6．3 工业领域
6．4 农业信息化建设领域
6．5 医疗行业
6．6 城市规划与建筑工程
6．7 其他研究领域
7 国内外深度学习技术研发现状及其产业化趋势
7．1 深度强化学习：从AlphaGo背后力量到学习资源分享
7．2 Google在深度学习领域的研发现状
7．3 Facebook在深度学习领域的研发现状
7．4 百度在深度学习领域的研发现状
7．5 阿里巴巴在深度学习领域的研发现状
7．6 京东在深度学习领域的研发现状
7．7 腾讯在深度学习领域的研发现状
7．8 科创型公司（基于深度学习的人脸识别系统）
7．9 深度学习的硬件支撑——NVIDIA GPU
8 机器学习的哲学探索
8．1 机器学习哲学前沿科学基础
8．2 机器学习的可能实现途径分析
8．3 机器学习算法及其知识发现功能
9 总结与展望
9．1 深度学习发展历史图
9．2 深度学习的应用介绍
9．3 深度神经网络的可塑性
9．4 基于脑启发式的深度学习前沿方向
附录
参考文献
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内容简介:
《当代机器深度学习方法与应用研究》对当前新的深度学习方法及应用进行了全面的概述，涵盖了自动语音识别（ASR）、计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索等方向，能使读者对机器深度学习领域进行广泛而深入的了解，对有志于了解和学习深度学习的读者会有极大的帮助。
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作者简介:
黄孝平，男，1973年11月生，中共党员，工学硕士，高级工程师职称，硕士研究生导师。现任南宁学院电气类专业学科负责人、“校内拨尖人才”。研究方向是人工智能和嵌入式系统。
主持22项科研项目及教改课题的研究（省部级2项、地厅级13项、横向项目2项、其他5项）；发表学术论文22篇（北大中文核心12篇、EI收录4篇），已出版学术专著1部（独著）；获国家发明专利6项；获得1项广西高等教育自治区级教学成果奖三等奖1项（排名第1）、广西职业教育自治区级教学成果奖一等奖1项（排名第四）；获得广西科技成果2项。
受聘担任广西大学硕士研究生导师、广西科技计划项目评审专家、南宁市科技计划项目评审专家、南宁市工信委职称评审专家。
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目录:
1 引言
1．1 机器学习发展简史
1．2 深度学习的定义
1．3 深度学习的应用领域
1．4 深度学习的成果
2 大数据机器学习系统
2．1 大数据机器学习系统研究背景
2．2 大数据机器学习研究现状
2．3 大数据机器学习系统的技术特征及主要研究问题
2．4 大数据机器学习相关技术
2．5 大数据机器学习平台总体架构
3 深度学习方法研究
3．1 深度学习方法的发展史
3．2 三类深度学习网络
3．3 深度自编码器
3．4．深度堆叠网络及其变形
3．5 预训练的深度神经网络
4 深度学习技术的应用研究
4．1 语音和音频处理中的应用
4．2 在语言模型和自然语言处理中的相关应用
4．3 信息检索领域中的应用
4．4 在目标识别和计算机视觉中的应用
4．5 多模态和多任务学习中的典型应用
5 深度学习软件仿真平台及开发环境
5．1 Caffe平台
5．2 TensorFlp平台
5．3 MXNet平台
5．4 Torch 7平台
5．5 Theano平台
6 大数据巨量分析与机器学习的应用领域
6．1 互联网领域
6．2 商业领域
6．3 工业领域
6．4 农业信息化建设领域
6．5 医疗行业
6．6 城市规划与建筑工程
6．7 其他研究领域
7 国内外深度学习技术研发现状及其产业化趋势
7．1 深度强化学习：从AlphaGo背后力量到学习资源分享
7．2 Google在深度学习领域的研发现状
7．3 Facebook在深度学习领域的研发现状
7．4 百度在深度学习领域的研发现状
7．5 阿里巴巴在深度学习领域的研发现状
7．6 京东在深度学习领域的研发现状
7．7 腾讯在深度学习领域的研发现状
7．8 科创型公司（基于深度学习的人脸识别系统）
7．9 深度学习的硬件支撑——NVIDIA GPU
8 机器学习的哲学探索
8．1 机器学习哲学前沿科学基础
8．2 机器学习的可能实现途径分析
8．3 机器学习算法及其知识发现功能
9 总结与展望
9．1 深度学习发展历史图
9．2 深度学习的应用介绍
9．3 深度神经网络的可塑性
9．4 基于脑启发式的深度学习前沿方向
附录
参考文献
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