深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與應(yīng)用
本書分四部分介紹深度學(xué)習(xí)算法模型及相關(guān)應(yīng)用實(shí)例。第一部分介紹在深度學(xué)習(xí)中必備的一些數(shù)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。第二部分介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)等經(jīng)典模型，并對(duì)每種模型從原理、結(jié)構(gòu)、優(yōu)化等方面進(jìn)行論述。第三部分介紹深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化方法及訓(xùn)練技巧。第四部分結(jié)合實(shí)踐來介紹深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別中的應(yīng)用。本書同時(shí)兼顧理論和應(yīng)用，有助于讀者理解基本理論知識(shí)，并將理論知識(shí)用于實(shí)際應(yīng)用。
本書既可以作為高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)的高年級(jí)本科生和研究生教材，也可以作為對(duì)深度學(xué)習(xí)感興趣的研究人員和工程人員的參考用書。
武玉偉，北京理工大學(xué)特別副研究員，博士生導(dǎo)師。博士畢業(yè)于北京理工大學(xué)。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)。在計(jì)算機(jī)科學(xué)國(guó)際重要刊物和國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)表論文30余篇。博士論文獲“2016年中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士學(xué)位論文提名獎(jiǎng)”。
裴明濤，北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺和人工智能。在IEEE TIP、IEEE TMM、PR、CVIU等重要國(guó)際刊物和ICCV、AAAI、ICME等重要國(guó)際會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文60余篇，獲國(guó)家發(fā)明專利6項(xiàng)，出版學(xué)術(shù)專著一部，作為負(fù)責(zé)人主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目與國(guó)家973項(xiàng)目子課題等10多項(xiàng)科研項(xiàng)目，獲得省部級(jí)科技獎(jiǎng)2項(xiàng)。
梁瑋，北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師。2005年畢業(yè)于北京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，獲工學(xué)博士學(xué)位。2014—2015年在加州大學(xué)洛杉磯分校客座研究。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺和智能人機(jī)交互。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人主持國(guó)家自然科學(xué)基金兩項(xiàng)、北京市自然科學(xué)基金一項(xiàng)、“973計(jì)劃”子課題一項(xiàng)。在ICCV、IJCAI、AAAI、SIGGRAPH Asia、IEEE VR、TVCG等計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)以及虛擬現(xiàn)實(shí)等多頂級(jí)會(huì)議上和重要期刊上發(fā)表論文40余篇。
吳心筱，北京理工大學(xué)副教授，博士生導(dǎo)師。2010年獲得北京理工大學(xué)博士學(xué)位。主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺、圖像視頻內(nèi)容理解。在IJCV、IEEE TIP、IEEE TMM等重要國(guó)際刊物和AAAI、ICCV、CVPR、ECCV等頂級(jí)國(guó)際會(huì)議上發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇。負(fù)責(zé)國(guó)家自然科學(xué)基金青年和面上項(xiàng)目、教育部博士點(diǎn)基金等項(xiàng)目。博士論文獲“2012年中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)優(yōu)秀博士學(xué)位論文”榮譽(yù)。
書單推薦
