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实用MATLAB深度学习:基于项目的方法
作者:(美)迈克尔·帕拉斯泽克(Michael Paluszek),(美)斯蒂芬妮·托马斯(Stephanie Thomas) 著,罗俊海 译
定价:69元
印次:1-3
ISBN:9787302567646
出版日期:2021.02.01
印刷日期:2024.03.06
本书从深度学习基础理论和MATLAB机器学习工具箱开始,由浅入深地介绍主流深度学习技术在多个特定工程领域的技术实践。在广泛的场景中为读者提供有价值的理论建模、数据生成以及网络结构设计的方法与技术,这些知识将带领读者探寻深度学习技术的本质,并教会读者适当地使用这类技术解决自己的研究问题。 本书结合作者多年从事MATLAB商用工具箱设计的丰富经验,专门针对从事实际工作的工程师撰写,覆盖深度学习的技术细节,告诉我们深度学习集技术、科学和艺术于一体,涉及统计、矩阵、算法、优化、编程、分布式计算和安全等多个领域。本书出版后,好评如潮,获得相关领域内众多学者和工程师的关注。
more >译者序 人工智能包罗万象,包括场景理解、知识表达、融合决策、智能优化、预测规划、数据挖掘、自然语言处理、机器学习、计算机视觉、逻辑判别、模糊控制和信息物理系统等。《实用MATLAB深度学习——基于项目的方法》由全球知名的两位专家Michael Paluszek和Stephanie Thomas撰写,是深度学习领域基于实际项目的畅销教材。本书出版后,好评如潮,得到相关领域内众多学者和工程师的广泛关注。本书内容翔实,逻辑清晰,图文并茂,是一本不可多得的人工智能教科书。 本书完整展示了多种深度神经网络(FNN、CNN、RNN等)在一系列分类和回归问题中的应用,有助于读者认识不同神经网络的结构特点和适用性; 图文并茂地描述特定工程领域的数学建模和理论推导过程,帮助读者理解工程问题和对应仿真代码; 详述不同应用场景的数据生成过程,包括特征字段的选择和赋值,有助于启发工程师创建多样的数据以验证模型性能。 本书理论联系实际展示了深度学习工具解决实际问题的能力,使用MATLAB机器学习工具箱进行深度学习技术实践,并应用于多样的应用领域。本书适合各类读者阅读,特别适合相关专业的本科生或研究生,以及在实际产品或平台中进行深度学习应用和开发的工程师。 在这里,要感谢清华大学出版社的领导和编辑们,特别感谢文怡对我的信任和理解,把这样一本好书交给我翻译。我也要特别感谢我的研究生吴蔓、陈燕平、杨阳、王芝燕、田雨鑫、陈瑜等的辛勤工作,他们的责任心和独立工作能力让我倍感欣慰,因此得以从容。 由于译者无论是中文还是英语能力都深感有限,见闻浅薄,唯恐译文还是有些生硬,特别担心未能全面地理解和传达作者的真实想法和观点。因此,我们希望具有条件的读者结合英文阅读本书,也非常期待大家批评指正,以便今后进一步修订完善译著,不胜感激。 2020年,这一年,四季轮回,一起拼过的春夏秋冬,仿佛就在眼前,感恩时光厚爱,热爱漫无边际。 译者 2020年12月
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