智能大數(shù)據(jù)與深度學習

定　價：￥69.00

作　者：	朱定局
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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京東 (￥69.00)

ISBN：	9787121342868	出版時間：	2018-10-01	包裝：
開本：	16開	頁數(shù)：	200	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書是一本原創(chuàng)性的學術專著，分為兩部分，第一部分介紹智能大數(shù)據(jù)與深度學習的理論方法；第二部分介紹智能大數(shù)據(jù)與深度學習的應用實踐。本書的原創(chuàng)性在于提出、研究并給出了12種智能大數(shù)據(jù)與深度學習的新理論、新方法和新應用。本書適合作為高等院校計算機、大數(shù)據(jù)專業(yè)高年級本科生、研究生的參考用書，同時適用于高等院校、科研院所及企事業(yè)單位人員的科研及教學用書。

作者簡介

　　朱定局，華南師范大學計算機學院教授。主要從事大數(shù)據(jù)、人工智能方向的研究?，F(xiàn)任計算機應用系主任、智慧計算科學研究所所長。中國計算機學會高級會員、國家自然基金委、廣東省科技廳等評審專家，出版多部著作。

圖書目錄

目錄
第一部分理論方法
第1章增強型深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡\t2
1．1 基于頂層生成深度學習的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法和系統(tǒng)\t2
1．1．1 研究現(xiàn)狀\t3
1．1．2 基于頂層生成深度學習的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法\t4
1．1．3 基于頂層生成深度學習的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)\t7
1．2 基于雙向深度學習的數(shù)據(jù)對應關系判斷、生成方法和系統(tǒng)\t9
1．2．1 研究現(xiàn)狀\t10
1．2．2 基于雙向深度學習的數(shù)據(jù)對應關系判斷、生成方法\t11
1．2．3 基于雙向深度學習的數(shù)據(jù)對應關系判斷、生成系統(tǒng)\t28
第2章高效智能型深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡\t37
2．1 精簡輸入的深度學習方法和系統(tǒng)\t37
2．1．1 研究現(xiàn)狀\t37
2．1．2 精簡輸入的深度學習方法\t38
2．1．3 精簡輸入的深度學習系統(tǒng)\t48
2．2 基于數(shù)據(jù)分割的深度學習方法和系統(tǒng)\t50
2．2．1 研究現(xiàn)狀\t50
2．2．2 基于數(shù)據(jù)分割的深度學習方法\t51
2．2．3 基于數(shù)據(jù)分割的深度學習系統(tǒng)\t57
第3章動態(tài)智能型深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡\t60
3．1 基于有向圖的深度學習構(gòu)建方法和系統(tǒng)\t60
3．1．1 研究現(xiàn)狀\t60
3．1．2 基于有向圖的深度學習構(gòu)建方法\t61
3．1．3 基于有向圖的深度學習構(gòu)建系統(tǒng)\t70
3．2 深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡訓練及層數(shù)調(diào)整方法和系統(tǒng)\t72
3．2．1 研究現(xiàn)狀\t72
3．2．2 深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡訓練及層數(shù)調(diào)整方法\t74
3．2．3 深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡訓練及層數(shù)調(diào)整系統(tǒng)\t80
第二部分應用實踐
第4章深度學習的大數(shù)據(jù)智能計算應用\t86
4．1 基于大數(shù)據(jù)與深度學習的信息隱藏、提取方法和系統(tǒng)\t86
4．1．1 研究現(xiàn)狀\t86
4．1．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學習的信息隱藏、提取方法\t89
4．1．3 基于大數(shù)據(jù)與深度學習的信息隱藏、提取系統(tǒng)\t102
4．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學習的婚戀對象匹配數(shù)據(jù)處理方法和系統(tǒng)\t108
4．2．1 研究現(xiàn)狀\t108
4．2．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學習的婚戀對象匹配數(shù)據(jù)處理方法\t109
4．2．3 基于大數(shù)據(jù)與深度學習的婚戀對象匹配數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)\t120
第5章深度學習的大數(shù)據(jù)智能診斷應用\t123
5．1 基于深度學習的面向自動診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方法和系統(tǒng)\t123
5．1．1 研究現(xiàn)狀\t124
5．1．2 基于深度學習的面向自動診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方法\t124
5．1．3 基于深度學習的面向自動診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)\t126
5．2 基于雙深度學習的數(shù)據(jù)處理方法和疾病診斷裝置\t132
5．2．1 研究現(xiàn)狀\t132
5．2．2 基于雙深度學習的數(shù)據(jù)處理方法\t133
5．2．3 基于雙深度學習的疾病診斷裝置\t145
第6章深度學習的大數(shù)據(jù)智能預測應用\t148
6．1 基于大數(shù)據(jù)與深度學習的氣象預報方法和系統(tǒng)\t148
6．1．1 研究現(xiàn)狀\t148
6．1．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學習的氣象預報方法\t149
6．1．3 基于大數(shù)據(jù)與深度學習的氣象預報系統(tǒng)\t155
6．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學習的用戶數(shù)據(jù)處理方法和系統(tǒng)\t157
6．2．1 研究現(xiàn)狀\t157
6．2．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學習的用戶數(shù)據(jù)處理方法\t158
6．2．3 基于大數(shù)據(jù)與深度學習的用戶數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)\t175
結(jié)束語\t181
參考文獻\t182