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周树森 著

图书标签:

• 深度学习
• 置信网络
• 分类算法
• 机器学习
• 模式识别
• 神经网络
• 人工智能
• 图像分类
• 目标检测
• 计算机视觉

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302413554

版次：1

商品编码：11829796

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-11-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

● 这是一本全新编写的深度置信网络参考书，涉及深度学习领域，内容新颖，结构合理。适合对深度学习有兴趣的读者的学习需要，具有很强的实用性、指导性。

● 全书涵盖深度置信网络的新知识，介绍了多个基于深度置信网络的方法，使用多个文本和图像数据集设计相关实验，证明本书提出算法的有效性。

● 把深度学习技术的概念、理论和技术融入手写中文识别实践中，进一步验证了基于深度置信网络的分类方法解决大规模实际应用中分类问题的能力。

内容简介

　　深度置信网络作为经典的深度学习方法，可以包含较多的隐藏层，更好地学习各种复杂数据的结构和分布。本书从深度置信网络的概念、研究内容和应用出发，提出了一系列基于深度置信网络的分类方法，使用半监督学习和监督学习方法来提升分类性能。另外，将深度学习方法应用到手写中文识别中，提出了基于深层架构的手写识别方法，有效地提升了手写识别正确率。
　　《基于深度置信网络的分类方法》共分为7章。第1章介绍深度置信网络的概念、发展及其研究现状；第2章介绍区分深度置信网络；第3章介绍自适应深度置信网络；第4章介绍量子深度置信网络；第5章介绍主动深度置信网络；第6章介绍主动模糊深度置信网络；第7章介绍基于深层架构的手写识别方法。
　　本书适合作为高等院校计算机专业高年级本科生、研究生的参考书，同时可供对机器学习比较熟悉并且对深度学习有所了解的广大科技工作者和研究人员参考。

目录

第1章绪论1

1.1引言1

1.2机器学习方法2

1.2.1监督学习方法3

1.2.2半监督学习方法4

1.3深度学习方法6

1.4本书的研究内容9

1.5本书的结构安排12

第2章区分深度置信网络方法15

2.1引言15

2.2图像分类16

2.3区分深度置信网络17

2.3.1半监督学习问题描述17

2.3.2区分深度置信网络结构18

2.3.3区分深度置信网络的无监督学习方法19

2.3.4区分深度置信网络的监督学习方法21

2.3.5区分深度置信网络算法流程25

2.4区分深度置信网络实验26

2.4.1区分深度置信网络实验设置26

2.4.2在小规模人工数据集上的实验27

2.4.3在中规模图片数据集上的实验28

2.4.4在大规模手写数据集上的实验30

2.4.5在不同规模和深度的深层架构上的实验31

2.5本章小结35

第3章自适应深度置信网络方法36

3.1引言36

3.2自适应深度置信网络37

3.2.1监督学习问题描述37

3.2.2自适应深度置信网络结构37

3.2.3自适应深度置信网络的无监督学习方法38

3.2.4自适应深度置信网络的监督学习方法40

3.2.5自适应深度置信网络算法流程40

3.3自适应深度置信网络实验42

3.3.1自适应深度置信网络实验设置42

3.3.2在中规模图片数据集上的实验43

3.3.3在中规模手写字母数据集上的实验43

3.3.4在大规模手写数字数据集上的实验46

3.4本章小结50

第4章量子深度置信网络方法51

4.1引言51

4.2量子深度置信网络52

4.2.1量子深度置信网络结构52

4.2.2量子深度置信网络的监督学习方法55

4.2.3量子深度置信网络算法流程56

4.3量子深度置信网络实验57

4.3.1量子深度置信网络实验设置57

4.3.2在小规模花数据集上的实验58

4.3.3在小规模诊断数据集上的实验60

4.3.4在大规模手写数据集上的实验61

4.4本章小结65

第5章主动深度置信网络方法66

5.1引言66

5.2情感分类67

5.3主动深度置信网络70

5.3.1主动学习问题描述70

5.3.2主动深度置信网络的主动学习方法71

5.3.3主动深度置信网络算法流程73

5.4主动深度置信网络实验75

5.4.1主动深度置信网络实验设置75

5.4.2主动深度置信网络性能76

5.4.3主动学习效果78

5.4.4损失函数效果79

5.4.5使用不同数量标注数据实验80

5.5本章小结82

第6章主动模糊深度置信网络方法83

6.1引言83

6.2模糊深度置信网络84

6.2.1模糊深度置信网络结构85

6.2.2模糊参数提取86

6.2.3模糊深度置信网络算法88

6.2.4使用模糊深度置信网络分类89

6.3主动模糊深度置信网络91

6.3.1主动模糊深度置信网络算法描述91

6.3.2使用主动模糊深度置信网络分类92

6.4主动模糊深度置信网络实验93

6.4.1主动模糊深度置信网络实验设置93

6.4.2模糊深度置信网络性能94

6.4.3主动模糊深度置信网络性能95

6.4.4使用不同数量的标注数据实验97

6.4.5本书所提出的各种方法的训练时间99

6.5本章小结101

第7章基于深度学习的手写中文识别102

7.1引言102

7.2手写识别103

7.3使用深层架构的手写识别系统104

7.4手写识别系统中用到的深层架构105

7.5手写中文识别实验106

7.5.1在HIT�睴R3C数据库上的实验107

7.5.2在CASIA�睴LHWDB1数据库上的实验111

7.5.3在SCUT�睠OUCH2009数据库上的实验111

7.6本章小结115

结论116

参考文献120ContentsContents

Chapter 1Introduction1

1.1Background and Motivation1

1.2Machine Learning2

1.2.1Supervised Learning3

1.2.2Semi�瞫upervised Learning4

1.3Deep Learning6

1.4Research Contents and Main Contributions of This Book9

1.5Organization of This Book12

Chapter 2Research on Discriminate Deep Belief Networks Methods15

2.1Introduction15

2.2Current Status of Image Classification16

2.3Discriminative Deep Belief Networks17

2.3.1Problem Formulation of Semi�瞫upervised Learning17

2.3.2Architecture of Discriminative Deep Belief

Networks18

2.3.3Unsupervised Learning of Discriminative Deep

Belief Networks19

2.3.4Supervised Learning of Discriminative Deep

Belief Networks21

2.3.5Algorithm Procedure of Discriminative Deep

Belief Networks25

2.4Experiments for Discriminative Deep Belief Networks26

2.4.1Experimental Setting of Discriminative Deep

Belief Networks26

2.4.2Experiments on Small�瞫cale Artificial Dataset27

2.4.3Experiments on Middle�瞫cale Image Dataset28

2.4.4Experiments on Large�瞫cale Handwritten Dataset30

2.4.5Experiments on Different Scales and Depth of

Deep Architecture31

2.5Summary of This Chapter35

Chapter 3Research on Adaptive Deep Belief Networks Methods36

3.1Introduction36

3.2Adaptive Deep Belief Networks37

3.2.1Problem Formulation of Supervised Learning37

3.2.2Architecture of Adaptive Deep Belief Networks37

3.2.3Unsupervised Learning of Adaptive Deep Belief

Networks38

3.2.4Supervised Learning of Adaptive Deep Belief

Networks40

3.2.5Algorithm Procedure of Adaptive Deep

Belief Networks 40

3.3Experiments for Adaptive Deep Belief Networks42

3.3.1Experimental Setting of Adaptive Deep Belief

Networks 42

3.3.2Experiments on Middle�瞫cale Image Dataset43

3.3.3Experiments on Middle�瞫cale Handwritten

Alphabets Dataset43

3.3.4Experiments on Large�瞫cale Handwritten Digit

Dataset46

3.4Summary of This Chapter50

Chapter 4Research on Quantum Deep Belief Networks Methods51

4.1Introduction51

4.2Quantum Deep Belief Networks52

4.2.1Architecture of Quantum Deep Belief Networks52

4.2.2Supervised Learning of Quantum Deep Belief

Networks55

4.2.3Procedure of Quantum Deep Belief Networks56

4.3Experiments for Quantum Deep Belief Networks57

4.3.1Experimental Setting of Quantum Deep Belief

Networks57

4.3.2Experiments on Small�瞫cale Flower Dataset58

4.3.3Experiments on Small�瞫cale Diagnostic Dataset60

4.3.4Experiments on Large�瞫cale Handwritten Dataset61

4.4Summary of This Chapter65

Chapter 5Research on Active Deep Belief Networks Methods66

5.1Introduction66

5.2Current Status of Sentiment Classification67

5.3Active Deep Belief Networks70

5.3.1Problem Formulation of Active Learning70

5.3.2Active Learning of Active Deep Belief Networks71

5.3.3Algorithm Procedure of Active Deep Belief

Networks73

5.4Experiments for Active Deep Belief Networks75

5.4.1Experimental Setting of Active Deep Belief

Networks75

5.4.2Performance of Active Deep Belief Networks76

5.4.3Effect of Active Learning78

5.4.4Effect of Loss Function79

5.4.5Experiment with Variance of Labeled Data80

5.5Summary of This Chapter82

Chapter 6Research on Active Fuzzy Deep Belief Networks Methods83

6.1Introduction83

6.2Fuzzy Deep Belief Networks84

6.2.1Architecture of Fuzzy Deep Belief Networks 85

6.2.2Fuzzy Parameter Extraction86

6.2.3Fuzzy Deep Belief Networks Algorithm88

6.2.4Classification Using Fuzzy Deep Belief Networks 89

6.3Active Fuzzy Deep Belief Networks91

6.3.1Algorithm Description of Active Fuzzy Deep

Belief Networks91

6.3.2Classification Using Active Fuzzy Deep Belief

Networks92

6.4Experiments for Fuzzy Deep Belief Networks 93

6.4.1Experimental Setting of Fuzzy Deep Belief

Networks93

6.4.2Performance of Fuzzy Deep Belief Networks94

6.4.3Performance of Active Fuzzy Deep Belief

Networks95

6.4.4Experiments with Different Number of Labeled

Data97

6.4.5Training Time of Different Methods Proposed in

This Book99

6.5Summary of This Chapter101

Chapter 7Deep Learning Based Chinese Character Handwriting

Recognition102

7.1Introduction102

7.2Current Status of Handwriting Recognition103

7.3Handwriting Recognition with Deep Networks System104

7.4Deep Networks in Handwriting Recognition with Deep

Networks System105

7.5Experiments for Handwritten Chinese Recognition 106

7.5.1Experiments on HIT�睴R3C Database107

7.5.2Experiments on CASIA�睴LHWDB1 Database111

7.5.3Experiments on SCUT�睠OUCH2009 Database111

7.6Summary of This Chapter115

Conclusions116

References120

前言/序言

21世纪初，机器学习领域出现了一系列基于多层神经网络架构的学习方法，称为深度学习方法。深度学习的最大特点，就是把一个复杂的认知问题分解为几层简单问题，通过对简单问题的大运算量处理，得出规律，进入下一“层”，逐层运算处理，直到触达事物本质。深度置信网络作为经典的深度学习方法，可以包含较多隐藏层，可以更好地学习各种复杂数据的结构和分布，引起了广泛关注。深度置信网络本身采用的是无监督学习机制，可以采用先以无监督学习进行抽象，后以有监督学习进行分类的方法提升分类性能。探讨如何使用深度学习方法来解决分类问题，特别是基于半监督学习的分类问题的研究工作具有重要的现实意义。

本书提出了一系列基于深度置信网络的分类方法，使用半监督学习方法和监督学习方法来提升分类性能。

第一，区分深度置信网络。深度置信网络方法在数据压缩中取得了很好的效果，但是在分类方面的性能还有待提升。本书基于深度置信网络方法，提出了一种新的半监督学习方法，称为区分深度置信网络。该方法使用一个新的深层架构来集成深度置信网络的抽象能力和指数损失函数的区分能力，可以使用少量的标注数据达到比较好的分类效果。在人工合成和现实生活中图片数据集上的实验表明，区分深度置信网络可以通过使用大量的未标注数据来大幅度提升它的分类能力。

第二，自适应深度置信网络。区分深度置信网络主要解决半监督学习问题，而没有解决如何用深度学习方法进行有效的监督学习的问题。本书基于区分深度置信网络和深度自动编码方法，提出了一种新的监督学习方法，称为自适应深度置信网络。该方法使用无监督学习方法来构建输出层，与使用随机数初始化输出层的经典方法相比，分类结果得到了提升。在手写数字、手写字母和现实生活中图片数据集上的实验表明，自适应深度置信网络的分类结果优于经典机器学习方法和区分深度置信网络方法。

第三，量子深度置信网络。量子神经网络是一个将模糊集和传统神经网络很好地结合起来的分类方法。为了进一步提升监督学习方法的性能，本书在自适应深度置信网络和量子神经网络基础上，提出了量子深度置信网络方法。该方法使用一个新的深层架构来集成深层架构的抽象能力和量子神经网络的模糊表示能力。在多个现实应用数据集上的实验表明，量子深度置信网络的分类能力明显高于经典神经网络、模糊神经网络、区分深度置信网络和自适应深度置信网络方法。

第四，主动深度置信网络。为解决半监督学习中的有效样本选择问题，本书将自适应深度置信网络和主动学习方法相结合，提出了一种新的半监督学习方法，称为主动深度置信网络。该方法使用同一个深层架构来进行半监督学习和主动学习，使深层架构在主动学习过程中进行迭代训练，逐步提高抽象和分类能力。本书将主动深度置信网络成功地应用到情感分类任务中，实验结果表明，主动深度置信网络的性能优于经典半监督学习方法、主动学习方法，对本书前面提出的深度学习方法也有性能上的改进。

第五，主动模糊深度置信网络。为了进一步提升主动深度置信网络的性能，本书将主动深度置信网络与模糊学习方法相结合，提出了主动模糊深度置信网络。该方法继承了深层架构优异的数据抽象能力和模糊集优异的分类能力。本书将该方法成功地应用到情感分类任务中，实验结果表明，主动模糊深度置信网络获得了所有对比方法中最好的性能。

最后，本书将深度学习方法应用到手写中文识别中，提出了一个有效的手写中文识别方法，称为基于深层架构的手写识别方法。该方法将深层架构的抽象能力和指数损失函数的分类能力相结合，使用深层架构进行粗分类，然后使用改进的二次分类函数进行细分类。在三个手写中文识别数据库上的实验表明，基于深层架构的手写识别方法可以通过深层架构来提升分类性能，识别正确率优于经典的手写中文识别方法，从而进一步验证了基于深度置信网络的分类方法解决大规模实际应用中的分类问题的能力。

本书的相关研究和出版得到了国家自然科学基金（No. 61300155, 61170161）、鲁东大学校基金（No. LY2013004）资助。另外，本书的编写还得到鲁东大学信息与电气工程学院院长邹海林教授、哈尔滨工业大学深圳研究生院王晓龙教授和陈清财教授的大力支持，在此对这些同志的鼓励和帮助表示衷心的感谢。

限于作者的学识水平，书中难免有不妥和疏漏之处，恳请各位专家、同仁和读者不吝赐教和批评指正。

周树森

2015年6月于烟台

摘要

最近，机器学习领域出现了一系列基于多层神经网络架构的学习方法，称为深度学习方法。深度置信网络作为经典的深度学习方法，可以包含较多隐藏层，可以更好地学习各种复杂数据的结构和分布，引起了广泛关注。但由于深度置信网络本身采用的是无监督学习机制，因此，探讨如何使用深度学习方法来解决分类问题，特别是基于半监督学习的分类问题的研究工作还比较少。

本书提出了一系列基于深度置信网络的分类方法，使用半监督学习和监督学习方法来提升分类性能。研究内容主要包括以下几方面:

第一，区分深度置信网络。深度置信网络方法在数据压缩中取得了很好的效果，但是在分类方面的性能还有待提升。本书基于深度置信网络方法，提出了一种新的半监督学习方法，称为区分深度置信网络。该方法使用一个新的深层架构来集成深度置信网络的抽象能力和指数损失函数的区分能力，可以使用少量的标注数据达到比较好的分类效果。

第二，自适应深度置信网络。区分深度置信网络主要解决半监督学习问题，而没有解决如何用深度学习方法进行有效的监督学习的问题。本书基于区分深度置信网络和深度自动编码方法，提出了一种新的监督学习方法，称为自适应深度置信网络。该方法使用无监督学习方法来构建输出层，与使用随机数初始化输出层的经典方法相比，分类结果得到了提升。

第三，量子深度置信网络。量子神经网络是一个将模糊集和传统神经网络很好地结合起来的分类方法。为了进一步提升监督学习方法的性能，本书在自适应深度置信网络和量子神经网络基础上，提出了量子深度置信网络方法。该方法使用一个新的深层架构来集成深层架构的抽象能力和量子神经网络的模糊表示能力。

第四，主动深度置信网络。为解决半监督学习中的有效样本选择问题，本书将自适应深度置信网络和主动学习方法相结合，提出了一种新的半监督学习方法，称为主动深度置信网络。该方法使用同一个深层架构来进行半监督学习和主动学习，使深层架构在主动学习过程中进行迭代训练，逐步提高抽象和分类能力。

第五，主动模糊深度置信网络。为了进一步提升主动深度置信网络的性能，本书将主动深度置信网络与模糊学习方法相结合，提出了主动模糊深度置信网络。该方法继承了深层架构优异的数据抽象能力和模糊集优异的分类能力。

最后，本书将深度学习方法应用到手写中文识别任务中，提出了一个有效的手写中文识别方法，称为基于深层架构的手写识别方法。该方法将深层架构的抽象能力和指数损失函数的分类能力相结合，使用深层架构进行粗分类，然后使用改进的二次分类函数进行细分类。

关键词: 深度学习，监督学习，半监督学习，主动学习，文本分类，图像分类，手写识别AbstractAbstract

Recently, deep learning methods, one kind of learning method which based on multilayer neural networks, were proposed. Deep belief networks (DBN) is a typical deep learning method, which is usually composed of many hidden layers, has better capability of learning complex structures and distributions of real data sets than traditional neural networks. However, because of the unsupervised learning mechanism used in DBN, there is still few research on using deep learning method to solve classification problems, especially semi�瞫upervised classification problems.

To improve the classification performance of semi�瞫upervised and supervised learning, this book proposes several classification methods based on deep belief networks. The main contents of this book are as follows.

First, discriminate deep belief networks are proposed. DBN has reached good performance in data compression, however, the data classification performance is need to be improved. We propose a new semi�瞫upervised learning method, discriminate deep belief networks, which uses a new deep architecture to integrate the abstraction capability of DBN and the discriminative capability of the exponential loss function. It helps the method reaching good classification performance by using fewer labeled data.

Second, adaptive deep belief networks are proposed. Discriminate deep belief networks are used to solve semi�瞫upervised learning problems, and cannot solve supervised learning problems with deep learning method efficiently. We propose a supervised learning method based on deep learning. This supervised learning method is referred to as adaptive deep belief networks, and is based on discriminate deep belief networks and deep autoencoder. This method uses an unsupervised learning method to construct the output layer. Compared with classical random initialization methods, this method can obtain a higher classification accuracy.

Third, quantum deep belief networks are proposed. Quantum neural networks is a classification method that combines the merits of fuzzy sets and traditional neural networks methods. To further improve the performance of supervised learning, we propose the quantum deep belief networks, based on adaptive deep belief networks and quantum neural networks. This method uses a new deep architecture to integrate the abstraction ability of deep architecture and fuzzy representation ability of quantum neural networks.

Fourth, active deep belief networks are proposed. To solve the effective sample selection problem, we propose a new semi�瞫upervised learning method, active deep belief networks, based on adaptive deep belief networks and active learning method. This method uses the same deep architecture for semi�瞫upervised learning and active learning, and iteratively trains it in active learning procedure, improves the abstraction and classification ability step by step.

Fifth, active fuzzy deep belief networks are proposed. To improve the performance of active deep belief networks method continuously, we propose a new semi�瞫upervised learning method, active fuzzy deep belief networks, based on active deep belief networks and fuzzy learning method. This method inherits the powerful abstraction ability of deep architecture and powerful fuzzy classification ability of fuzzy sets.

At last, we apply deep learning methods in handwritten Chinese character recognition mission, and propose an effective handwritten Chinese character recognition method, handwriting recognition based on deep architecture. This method integrates the abstraction ability of deep learning method and discriminative ability of exponential loss function, uses deep architecture for coarse classification and modified quadratic discriminant function for fine classification.

Key words: Deep learning, Supervised learning, Semi�瞫upervised learning, Active learning, Text classification, Image classification, Handwriting recognition

《精细化特征提取与多模态融合：新一代机器学习算法研究》 前言 在信息爆炸的时代，如何从海量数据中挖掘有价值的信息，并将其转化为可行的洞察，已成为驱动科技进步和社会发展的关键。机器学习，作为人工智能领域的核心分支，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能推荐到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，机器学习算法的每一次突破，都意味着我们能更深入地理解世界，更有效地解决复杂问题。 本书《精细化特征提取与多模态融合：新一代机器学习算法研究》，旨在深入探讨当前机器学习领域的前沿理论与技术，聚焦于两大核心议题：精细化特征提取与多模态数据融合。我们不再满足于传统的、粗粒度的特征表示，而是致力于探索如何从原始数据中提取更具区分度、更深层次的精细化特征，从而显著提升模型的性能。同时，随着现实世界中数据的日益复杂化，单一模态的数据往往难以全面刻画一个事件或对象。因此，如何有效地融合来自文本、图像、语音、视频等多种模态的信息，构建更强大、更鲁棒的认知模型，也成为了本研究的重中之重。 本书并非对现有技术的简单罗列，而是力求在理论层面进行深入剖析，在实践层面提供详实的指导。我们将从基础的机器学习概念出发，逐步过渡到复杂的模型架构与优化策略。特别地，我们将重点关注那些能够实现精细化特征提取和多模态融合的创新性算法，例如： 深度学习中的新型网络架构： 探讨了诸如注意力机制（Attention Mechanism）、图神经网络（Graph Neural Networks）以及Transformer等在精细化特征提取方面的卓越表现。这些模型能够动态地捕捉数据中的局部和全局依赖关系，甚至理解复杂的数据结构，从而学习到更具表现力的特征表示。 生成对抗网络（GANs）在特征增强中的应用： 分析了GANs如何通过学习数据分布来生成逼真的数据样本，并将其用于增强现有数据的多样性，或生成高质量的合成数据以辅助模型训练，间接提升特征的有效性。 跨模态学习的理论框架： 梳理了跨模态学习的基本原理，包括如何构建共享语义空间、利用对齐技术以及设计模态间交互机制，使得不同模态的数据能够协同工作，共享信息，从而实现更全面的理解。 基于注意力机制的多模态融合策略： 深入研究如何利用注意力机制在融合不同模态数据时，动态地分配权重，让模型聚焦于最相关的模态信息，从而克服模态间的异质性问题，提升融合效果。 主动学习与半监督学习在特征提取中的角色： 探讨了如何利用有限的标注数据，通过主动学习选择最具价值的样本进行标注，或者利用大量的未标注数据，通过半监督学习来辅助模型学习更精细的特征，从而降低对昂贵标注数据的依赖。 可解释性机器学习在特征分析中的价值： 针对日益复杂的模型，本书也关注如何通过可解释性技术（如LIME, SHAP等）来理解模型学习到的精细化特征的含义，以及不同模态信息在决策过程中的贡献，这对于模型的可靠性、鲁棒性和可信度至关重要。 实际应用案例分析： 结合具体的应用场景，如自然语言处理中的情感分析与机器翻译、计算机视觉中的目标检测与图像生成、医疗健康领域中的疾病诊断与药物研发、以及金融领域的风险评估与欺诈检测等，详细阐述了精细化特征提取与多模态融合技术如何解决实际问题，并取得显著成效。 本书的读者群广泛，包括但不限于： 高校研究人员与研究生： 致力于机器学习、人工智能、计算机科学、数据科学等相关领域的学者，能够从中获得最新的理论知识和研究思路。 业界工程师与数据科学家： 在实际工作中面临数据处理、模型开发和性能优化的技术人员，能够从中学习到实用的算法和技术，并应用于解决实际业务问题。 对人工智能技术感兴趣的爱好者： 渴望了解当前机器学习前沿技术，并希望深入理解其工作原理的普通读者。 我们希望通过本书，能够启发读者对机器学习的更深层次思考，激励大家在精细化特征提取和多模态融合领域进行更深入的探索与创新，共同推动人工智能技术迈向新的高度。 --- 第一章：机器学习概述与研究背景 1.1 机器学习的演进与重要性 机器学习作为人工智能的核心驱动力，其发展历程跌宕起伏，从早期的符号主义和专家系统，到后来的统计学习方法，再到当前以深度学习为主导的时代，每一次范式的转变都极大地拓展了机器智能的边界。统计学习方法，如支持向量机（SVM）、决策树（Decision Trees）等，在有限的数据集上取得了不错的成果，它们依赖于手工设计的特征（Feature Engineering）来表达数据的内在规律。然而，随着数据量的爆炸式增长，尤其是在图像、文本、语音等高维非结构化数据领域，手工设计特征的局限性日益凸显。 深度学习的崛起，则是一场革命性的变革。以多层神经网络为基础，深度学习模型能够自动从原始数据中学习层次化的特征表示，无需人工干预。这种“端到端”（End-to-End）的学习方式，极大地简化了模型开发流程，并显著提升了在诸多复杂任务上的性能。卷积神经网络（CNN）在图像处理领域取得了巨大成功，循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM, GRU）在序列数据处理（如文本、语音）方面表现出色。近年来，Transformer模型的出现，更是凭借其自注意力机制，在自然语言处理领域取得了突破性进展，并迅速扩展到计算机视觉等其他领域。 在当前的研究背景下，机器学习的重要性体现在： 自动化与效率提升： 机器学习能够自动化许多过去需要人工完成的任务，从而大幅提高工作效率。例如，在制造业中，机器学习用于缺陷检测；在客户服务中，用于智能问答。 洞察发现与决策支持： 机器学习算法能够从海量数据中挖掘出隐藏的模式和关联，为商业决策、科学研究提供有力支持。例如，在金融领域，用于预测市场趋势；在医疗领域，用于辅助诊断。 个性化体验与智能交互： 机器学习是实现个性化推荐、智能助手、自然语言交互等用户体验的关键技术。 解决复杂科学问题： 机器学习正在被应用于加速科学发现，例如在材料科学中预测新材料的性质，在生物学中解析基因序列。 1.2 研究的动机：对更精细化特征与全面理解的需求 尽管深度学习取得了令人瞩目的成就，但我们仍面临诸多挑战，这正是本书研究的核心动机所在。 1.2.1 对更精细化特征的需求 现有的深度学习模型在学习到的特征表示上，虽然实现了自动化，但在某些情况下，其特征的“精细度”仍有待提高。 区分度不足： 对于相似但有细微差别的概念，现有模型可能难以有效区分。例如，在图像识别中，区分同一物种但不同品种的猫；在文本分析中，区分细微的情感差异（如“失望”与“沮丧”）。 语义层次不足： 模型学习到的特征可能停留在较低的语义层次，难以捕捉到数据背后更深层次的含义或意图。例如，理解一个故事的整体寓意，而不仅仅是识别其中的单词或短语。 鲁棒性挑战： 在面对数据噪声、对抗性攻击或分布外（Out-of-Distribution）数据时，模型的性能可能会急剧下降。这是因为模型可能过度依赖于某些表面特征，而非真正内在的、精细化的区分性信息。 特征冗余与效率问题： 一些模型可能学习到大量的冗余特征，增加了计算复杂度，降低了模型的效率。精细化特征提取旨在学习更紧凑、更具信息量的特征表示。 因此，研究如何从原始数据中提取更精细、更具辨别力、更鲁棒的特征表示，成为提升机器学习模型性能的关键。这需要我们深入理解数据本身的结构和模式，并设计能够捕获这些细微之处的算法。 1.2.2 对多模态信息融合的需求 现实世界中的信息往往是多模态的。例如，我们理解一个视频，不仅依赖于视觉信息（图像、动作），还依赖于听觉信息（语音、音效），甚至文本信息（字幕、旁白）。单一模态的数据往往只能提供有限的视角，无法形成全面的认知。 信息互补与冗余： 不同模态的信息可以相互补充，提供更全面的视角。例如，一张图片结合其描述文字，能够更清晰地传达信息。同时，不同模态也可能包含冗余信息，可以通过融合来增强模型的鲁棒性。 提升理解的深度与广度： 融合多模态信息能够帮助模型建立更深层次的理解。例如，在情感分析任务中，结合文本的语气和面部表情，能够更准确地判断用户的情感状态。 解决单一模态的局限性： 某些信息可能只存在于特定模态。例如，通过语音的语调可以判断说话人的情绪，而文本则无法直接捕捉。 面向复杂任务： 许多前沿的AI应用，如智能助手、自动驾驶、多模态搜索、情感识别等，本质上都需要对多模态信息进行整合与理解。 然而，多模态数据融合并非易事。不同模态数据在维度、表示形式、采集方式等方面存在显著差异（异质性），如何有效地将这些异构信息整合起来，是一个核心的挑战。 1.3 本书的研究内容与贡献 基于上述动机，本书将聚焦于精细化特征提取与多模态数据融合这两个关键技术方向，并提出一系列创新性的研究思路与算法。 1.3.1 精细化特征提取的研究 我们将从以下几个方面深入探讨如何实现更精细化的特征提取： 新型深度学习架构： 重点研究能够捕捉数据深层结构和复杂依赖关系的神经网络模型。例如，分析自注意力机制（Self-Attention Mechanism）在捕获长距离依赖和上下文信息方面的优势，如何将其应用于序列数据和非序列数据；研究图神经网络（GNNs）如何有效处理图结构数据，捕捉节点之间的关系，从而提取更具结构化信息的特征；探讨Transformer模型如何通过多头自注意力机制，并行处理序列信息，实现更高效、更精细的特征学习。 生成模型在特征增强中的应用： 探索生成对抗网络（GANs）等生成模型如何通过学习数据分布，生成高质量的合成数据，用于扩充数据集，提高模型在数据稀疏场景下的泛化能力；研究如何利用GANs进行特征迁移和域适应，使模型学习到的特征能够跨领域通用。 注意力机制在特征选择与聚焦中的应用： 研究如何利用各种形式的注意力机制，让模型在学习特征时，能够动态地关注输入数据中最相关的部分，从而提取出更具判别力的精细化特征，并抑制冗余或无关的信息。 主动学习与半监督学习的结合： 探索如何通过主动学习策略，智能地选择最具信息量的样本进行标注，以最大化少量标注数据带来的收益；研究半监督学习方法，如何利用大量的无标注数据来辅助模型学习更精细的特征表示，从而降低对昂贵标注数据的依赖。 可解释性分析： 关注如何理解模型学习到的精细化特征的含义，例如通过可视化技术、归因分析等方法，洞察模型是如何做出决策的，从而增强模型的透明度和可信度。 1.3.2 多模态数据融合的研究 我们将系统地研究如何实现不同模态数据的有效融合： 跨模态学习理论框架： 梳理并构建多模态学习的理论基础，包括模态表示学习、模态对齐、模态交互等核心概念，为后续算法设计奠定理论基础。 基于注意力机制的多模态融合： 深入研究如何设计跨模态的注意力机制，使模型能够在融合过程中，根据任务需求，动态地分配不同模态的权重，实现信息的高效整合，并克服模态异质性带来的挑战。 联合表示学习： 探索如何学习一种能够同时捕捉来自不同模态信息的联合表示空间，使得不同模态的数据能够在同一空间内进行比较、交互和预测。 模态交互与协同： 研究如何设计模型来模拟不同模态之间的自然交互过程，例如文本驱动的图像生成，或视觉信息引导的语音识别，从而实现更深层次的理解与生成。 处理模态缺失与不一致： 探讨在实际应用中，如何应对部分模态数据缺失或不一致的情况，设计鲁棒的融合策略，确保模型性能不受影响。 1.3.3 本书的潜在贡献 本书的潜在贡献包括： 理论贡献： 提出新的理论框架或模型架构，以更有效地实现精细化特征提取和多模态数据融合。 算法贡献： 设计一系列新颖的机器学习算法，并在实际数据集上进行验证，证明其有效性。 应用贡献： 为解决现实世界中的复杂问题（如智能感知、人机交互、信息检索等）提供更先进的技术方案。 推动研究方向： 启发后续研究者在精细化特征与多模态融合领域进行更深入的探索。 1.4 本书的结构安排 本书的章节安排如下： 第一章： 概述了机器学习的发展，阐述了研究的动机，即对更精细化特征和更全面理解的需求，并概括了本书的研究内容和贡献。 第二章： 将详细介绍深度学习基础，包括神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种，为后续高级模型奠定基础。 第三章： 专注于精细化特征提取方法。我们将探讨注意力机制、Transformer模型、图神经网络等在特征学习中的应用，以及生成模型如何辅助特征提取。 第四章： 深入研究多模态数据融合的基本原理与技术。我们将介绍跨模态学习的框架，以及如何处理模态异质性。 第五章： 重点探讨基于注意力机制的多模态融合策略，包括跨模态注意力、联合表示学习等。 第六章： 讨论如何处理模态缺失、不一致等实际问题，并研究更鲁棒的多模态融合方法。 第七章： 探讨如何结合主动学习与半监督学习，以更高效地利用标注数据，并提升特征学习的效果。 第八章： 关注模型的可解释性，以及如何理解和分析模型学习到的精细化特征。 第九章： 通过多个实际应用案例，详细阐述精细化特征提取与多模态融合技术在自然语言处理、计算机视觉、医疗健康、金融科技等领域的应用。 第十章： 对本书的研究进行总结，并展望未来的研究方向和挑战。 我们希望通过如此系统的论述，为读者提供一个全面而深入的学习体验，共同探索机器学习的无限可能。

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这本书的标题《基于深度置信网络的分类方法》让我联想到了一段令人兴奋的技术探索历程。DBN，作为深度学习早期发展阶段的代表性模型之一，以其强大的无监督特征学习能力，曾经在诸多领域掀起过一阵热潮。我个人对这种能够从原始数据中自动提取抽象、有意义特征的模型尤为感兴趣，因为这正是深度学习的核心魅力所在。这本书的出现，让我看到了一种将DBN在分类任务中的应用潜力进行系统性梳理和深入剖析的可能性。我猜测，书中可能会详细阐述DBN在处理海量、未标记数据时如何进行有效的预训练，从而获得良好的初始权重，这对于后续的监督学习至关重要。同时，我也期待书中能够深入探讨DBN在各类分类应用中的具体表现，比如在图像识别中，DBN是如何捕捉到图像的边缘、纹理等低层特征，并逐步提升到更高级别的语义信息；在自然语言处理中，DBN又将如何理解词语、句子乃至段落的含义，并进行情感分析或主题分类。我非常好奇书中是否会涉及DBN在优化训练效率、提高模型泛化能力等方面的一些独到见解，以及它与其他更现代的深度学习模型在分类任务上的优劣势对比。

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从一个初步接触的读者视角来看，《基于深度置信网络的分类方法》这个书名，首先给我传递出一种“硬核”的技术信息，预示着它并非一本浅尝辄止的入门读物，而是可能为那些希望深入理解DBN在分类领域实际操作的读者量身打造。我个人一直对那些能够从根本上解决实际问题的算法理论感到着迷，而分类问题无疑是人工智能中最基础也最广泛的应用场景之一。DBN，作为深度学习发展史上的一个重要里程碑，其独特的能量模型和概率图模型视角，常常让我觉得比一些纯粹的函数逼近模型更具理论深度。因此，我十分好奇书中会如何循序渐进地解析DBN的构建过程，从RBM的生成机制，到多层堆叠的逻辑，再到预训练和微调的具体算法。尤其是“分类方法”这个关键词，让我期待书中能够提供一些具体的、可执行的指导，比如如何选择合适的网络层数、节点数量，如何设置激活函数，以及如何根据不同类型的数据集来优化训练策略。我设想，书中可能会提供一些伪代码或者真实的编程示例，来辅助读者理解这些复杂的概念，并且还会探讨DBN在某些特定分类挑战，例如类别不平衡、小样本学习等方面的潜在解决方案。

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《基于深度置信网络的分类方法》这个书名，听起来就非常专业，勾起了我对深度学习领域那些经典而又具有深远影响的模型的好奇心。DBN，作为一种早期的深度学习架构，其在信息处理上的思路，尤其是其基于概率模型的生成能力，一直让我觉得非常迷人。我一直对那些能够从根本上理解数据分布、并在此基础上进行预测的模型抱有浓厚的兴趣。因此，我非常期待这本书能够提供一个详尽的视角，来审视DBN如何在分类问题上大显身手。我猜想，书中会从DBN的数学原理出发，深入浅出地讲解其核心构成，包括RBM的概率模型、如何通过吉布斯采样来学习数据的联合概率分布，以及多层DBN的堆叠和训练机制。更重要的是，作为一本关于“分类方法”的书，我期待它能够提供具体的算法实现细节，例如如何将DBN与Softmax回归等分类器结合，如何设计损失函数，以及如何通过反向传播进行端到端的微调。我非常好奇书中是否会包含一些关于DBN在不同类型分类任务中的性能评估，比如在处理图像、文本、音频等不同模态数据时的表现，以及其在处理复杂、非线性可分数据时的优势。

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这本书的标题《基于深度置信网络的分类方法》着实吸引了我，作为一个对机器学习领域，特别是深度学习的最新进展充满好奇的读者，我一直关注着各种新型网络模型在实际应用中的表现。虽然我还没有机会深入研读这本书的具体内容，但从书名本身，我能联想到它可能深入探讨了深度置信网络（DBN）在分类任务中的独特优势和技术细节。DBN作为一种早期的深度学习模型，其在无监督预训练和后续有监督微调方面的思路，对于理解深度学习的演进具有重要的历史意义。我猜想，书中应该会详细介绍DBN的结构，包括其核心组件——受限玻尔兹曼机（RBM），以及多层RBM如何堆叠形成DBN。此外，如何利用无监督学习来初始化DBN的权重，以及如何有效地进行有监督的微调以适应具体的分类任务，这些都是我非常期待的内容。考虑到分类问题在数据科学和人工智能领域无处不在的应用，从图像识别到文本分析，再到生物信息学，本书或许会提供一系列引人入胜的案例研究，展示DBN如何在大规模、高维度数据集上取得优异的分类性能。我对书中是否会涉及DBN在处理噪声、缺失数据等方面的鲁棒性，以及其与其他深度学习模型（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN）的比较和融合，也抱有极大的兴趣。

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当我看到《基于深度置信网络的分类方法》这本书名时，我的脑海中立刻浮现出深度学习早期探索的场景，DBN无疑是其中一个极具代表性的模型。作为一名对算法理论和实际应用都充满热情的读者，我一直认为理解经典模型是掌握新技术的基础。DBN的独特之处在于它结合了无监督学习和有监督学习的优势，尤其是在数据稀疏或标注成本高昂的情况下，其强大的预训练能力能够为后续的分类任务奠定坚实的基础。我非常想知道书中是如何深入剖析DBN的内部机制，例如RBM的能量函数、如何利用对比散度（CD）算法进行训练，以及多层RBM堆叠成DBN的原理。更重要的是，这本书聚焦于“分类方法”，这让我期待书中能够提供一系列关于如何将DBN应用于各种分类场景的具体指导。我设想，书中会详细介绍如何构建DBN模型，如何选择合适的网络结构，如何设置训练参数，以及如何评估分类性能。我尤其关注书中是否会探讨DBN在处理大规模数据集、高维特征以及复杂分类边界时的表现，并且希望能够从中获得一些关于如何优化DBN分类模型以达到更高准确率和效率的宝贵经验。

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送货很快 书还没细看 应该不错

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写的太过基础，太过泛，不建议有一点基础的同学购买

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还不错的书

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基于深度置信网络的分类方法

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说实话，书比较一般，我以为有代码的，结果讲的很简单

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书很好，很有研究价值。值得一买

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就像一篇博士论文。

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还不错的书

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感觉不错哦，哈哈