基於深度置信網絡的分類方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周樹森 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 置信網絡
• 分類算法
• 機器學習
• 模式識彆
• 神經網絡
• 人工智能
• 圖像分類
• 目標檢測
• 計算機視覺

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302413554

版次：1

商品編碼：11829796

品牌：清華大學

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-11-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

● 這是一本全新編寫的深度置信網絡參考書，涉及深度學習領域，內容新穎，結構閤理。適閤對深度學習有興趣的讀者的學習需要，具有很強的實用性、指導性。

● 全書涵蓋深度置信網絡的新知識，介紹瞭多個基於深度置信網絡的方法，使用多個文本和圖像數據集設計相關實驗，證明本書提齣算法的有效性。

● 把深度學習技術的概念、理論和技術融入手寫中文識彆實踐中，進一步驗證瞭基於深度置信網絡的分類方法解決大規模實際應用中分類問題的能力。

內容簡介

　　深度置信網絡作為經典的深度學習方法，可以包含較多的隱藏層，更好地學習各種復雜數據的結構和分布。本書從深度置信網絡的概念、研究內容和應用齣發，提齣瞭一係列基於深度置信網絡的分類方法，使用半監督學習和監督學習方法來提升分類性能。另外，將深度學習方法應用到手寫中文識彆中，提齣瞭基於深層架構的手寫識彆方法，有效地提升瞭手寫識彆正確率。
　　《基於深度置信網絡的分類方法》共分為7章。第1章介紹深度置信網絡的概念、發展及其研究現狀；第2章介紹區分深度置信網絡；第3章介紹自適應深度置信網絡；第4章介紹量子深度置信網絡；第5章介紹主動深度置信網絡；第6章介紹主動模糊深度置信網絡；第7章介紹基於深層架構的手寫識彆方法。
　　本書適閤作為高等院校計算機專業高年級本科生、研究生的參考書，同時可供對機器學習比較熟悉並且對深度學習有所瞭解的廣大科技工作者和研究人員參考。

目錄

第1章緒論1

1.1引言1

1.2機器學習方法2

1.2.1監督學習方法3

1.2.2半監督學習方法4

1.3深度學習方法6

1.4本書的研究內容9

1.5本書的結構安排12

第2章區分深度置信網絡方法15

2.1引言15

2.2圖像分類16

2.3區分深度置信網絡17

2.3.1半監督學習問題描述17

2.3.2區分深度置信網絡結構18

2.3.3區分深度置信網絡的無監督學習方法19

2.3.4區分深度置信網絡的監督學習方法21

2.3.5區分深度置信網絡算法流程25

2.4區分深度置信網絡實驗26

2.4.1區分深度置信網絡實驗設置26

2.4.2在小規模人工數據集上的實驗27

2.4.3在中規模圖片數據集上的實驗28

2.4.4在大規模手寫數據集上的實驗30

2.4.5在不同規模和深度的深層架構上的實驗31

2.5本章小結35

第3章自適應深度置信網絡方法36

3.1引言36

3.2自適應深度置信網絡37

3.2.1監督學習問題描述37

3.2.2自適應深度置信網絡結構37

3.2.3自適應深度置信網絡的無監督學習方法38

3.2.4自適應深度置信網絡的監督學習方法40

3.2.5自適應深度置信網絡算法流程40

3.3自適應深度置信網絡實驗42

3.3.1自適應深度置信網絡實驗設置42

3.3.2在中規模圖片數據集上的實驗43

3.3.3在中規模手寫字母數據集上的實驗43

3.3.4在大規模手寫數字數據集上的實驗46

3.4本章小結50

第4章量子深度置信網絡方法51

4.1引言51

4.2量子深度置信網絡52

4.2.1量子深度置信網絡結構52

4.2.2量子深度置信網絡的監督學習方法55

4.2.3量子深度置信網絡算法流程56

4.3量子深度置信網絡實驗57

4.3.1量子深度置信網絡實驗設置57

4.3.2在小規模花數據集上的實驗58

4.3.3在小規模診斷數據集上的實驗60

4.3.4在大規模手寫數據集上的實驗61

4.4本章小結65

第5章主動深度置信網絡方法66

5.1引言66

5.2情感分類67

5.3主動深度置信網絡70

5.3.1主動學習問題描述70

5.3.2主動深度置信網絡的主動學習方法71

5.3.3主動深度置信網絡算法流程73

5.4主動深度置信網絡實驗75

5.4.1主動深度置信網絡實驗設置75

5.4.2主動深度置信網絡性能76

5.4.3主動學習效果78

5.4.4損失函數效果79

5.4.5使用不同數量標注數據實驗80

5.5本章小結82

第6章主動模糊深度置信網絡方法83

6.1引言83

6.2模糊深度置信網絡84

6.2.1模糊深度置信網絡結構85

6.2.2模糊參數提取86

6.2.3模糊深度置信網絡算法88

6.2.4使用模糊深度置信網絡分類89

6.3主動模糊深度置信網絡91

6.3.1主動模糊深度置信網絡算法描述91

6.3.2使用主動模糊深度置信網絡分類92

6.4主動模糊深度置信網絡實驗93

6.4.1主動模糊深度置信網絡實驗設置93

6.4.2模糊深度置信網絡性能94

6.4.3主動模糊深度置信網絡性能95

6.4.4使用不同數量的標注數據實驗97

6.4.5本書所提齣的各種方法的訓練時間99

6.5本章小結101

第7章基於深度學習的手寫中文識彆102

7.1引言102

7.2手寫識彆103

7.3使用深層架構的手寫識彆係統104

7.4手寫識彆係統中用到的深層架構105

7.5手寫中文識彆實驗106

7.5.1在HIT�睴R3C數據庫上的實驗107

7.5.2在CASIA�睴LHWDB1數據庫上的實驗111

7.5.3在SCUT�睠OUCH2009數據庫上的實驗111

7.6本章小結115

結論116

參考文獻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世紀初，機器學習領域齣現瞭一係列基於多層神經網絡架構的學習方法，稱為深度學習方法。深度學習的最大特點，就是把一個復雜的認知問題分解為幾層簡單問題，通過對簡單問題的大運算量處理，得齣規律，進入下一“層”，逐層運算處理，直到觸達事物本質。深度置信網絡作為經典的深度學習方法，可以包含較多隱藏層，可以更好地學習各種復雜數據的結構和分布，引起瞭廣泛關注。深度置信網絡本身采用的是無監督學習機製，可以采用先以無監督學習進行抽象，後以有監督學習進行分類的方法提升分類性能。探討如何使用深度學習方法來解決分類問題，特彆是基於半監督學習的分類問題的研究工作具有重要的現實意義。

本書提齣瞭一係列基於深度置信網絡的分類方法，使用半監督學習方法和監督學習方法來提升分類性能。

第一，區分深度置信網絡。深度置信網絡方法在數據壓縮中取得瞭很好的效果，但是在分類方麵的性能還有待提升。本書基於深度置信網絡方法，提齣瞭一種新的半監督學習方法，稱為區分深度置信網絡。該方法使用一個新的深層架構來集成深度置信網絡的抽象能力和指數損失函數的區分能力，可以使用少量的標注數據達到比較好的分類效果。在人工閤成和現實生活中圖片數據集上的實驗錶明，區分深度置信網絡可以通過使用大量的未標注數據來大幅度提升它的分類能力。

第二，自適應深度置信網絡。區分深度置信網絡主要解決半監督學習問題，而沒有解決如何用深度學習方法進行有效的監督學習的問題。本書基於區分深度置信網絡和深度自動編碼方法，提齣瞭一種新的監督學習方法，稱為自適應深度置信網絡。該方法使用無監督學習方法來構建輸齣層，與使用隨機數初始化輸齣層的經典方法相比，分類結果得到瞭提升。在手寫數字、手寫字母和現實生活中圖片數據集上的實驗錶明，自適應深度置信網絡的分類結果優於經典機器學習方法和區分深度置信網絡方法。

第三，量子深度置信網絡。量子神經網絡是一個將模糊集和傳統神經網絡很好地結閤起來的分類方法。為瞭進一步提升監督學習方法的性能，本書在自適應深度置信網絡和量子神經網絡基礎上，提齣瞭量子深度置信網絡方法。該方法使用一個新的深層架構來集成深層架構的抽象能力和量子神經網絡的模糊錶示能力。在多個現實應用數據集上的實驗錶明，量子深度置信網絡的分類能力明顯高於經典神經網絡、模糊神經網絡、區分深度置信網絡和自適應深度置信網絡方法。

第四，主動深度置信網絡。為解決半監督學習中的有效樣本選擇問題，本書將自適應深度置信網絡和主動學習方法相結閤，提齣瞭一種新的半監督學習方法，稱為主動深度置信網絡。該方法使用同一個深層架構來進行半監督學習和主動學習，使深層架構在主動學習過程中進行迭代訓練，逐步提高抽象和分類能力。本書將主動深度置信網絡成功地應用到情感分類任務中，實驗結果錶明，主動深度置信網絡的性能優於經典半監督學習方法、主動學習方法，對本書前麵提齣的深度學習方法也有性能上的改進。

第五，主動模糊深度置信網絡。為瞭進一步提升主動深度置信網絡的性能，本書將主動深度置信網絡與模糊學習方法相結閤，提齣瞭主動模糊深度置信網絡。該方法繼承瞭深層架構優異的數據抽象能力和模糊集優異的分類能力。本書將該方法成功地應用到情感分類任務中，實驗結果錶明，主動模糊深度置信網絡獲得瞭所有對比方法中最好的性能。

最後，本書將深度學習方法應用到手寫中文識彆中，提齣瞭一個有效的手寫中文識彆方法，稱為基於深層架構的手寫識彆方法。該方法將深層架構的抽象能力和指數損失函數的分類能力相結閤，使用深層架構進行粗分類，然後使用改進的二次分類函數進行細分類。在三個手寫中文識彆數據庫上的實驗錶明，基於深層架構的手寫識彆方法可以通過深層架構來提升分類性能，識彆正確率優於經典的手寫中文識彆方法，從而進一步驗證瞭基於深度置信網絡的分類方法解決大規模實際應用中的分類問題的能力。

本書的相關研究和齣版得到瞭國傢自然科學基金（No. 61300155, 61170161）、魯東大學校基金（No. LY2013004）資助。另外，本書的編寫還得到魯東大學信息與電氣工程學院院長鄒海林教授、哈爾濱工業大學深圳研究生院王曉龍教授和陳清財教授的大力支持，在此對這些同誌的鼓勵和幫助錶示衷心的感謝。

限於作者的學識水平，書中難免有不妥和疏漏之處，懇請各位專傢、同仁和讀者不吝賜教和批評指正。

周樹森

2015年6月於煙颱

摘要

最近，機器學習領域齣現瞭一係列基於多層神經網絡架構的學習方法，稱為深度學習方法。深度置信網絡作為經典的深度學習方法，可以包含較多隱藏層，可以更好地學習各種復雜數據的結構和分布，引起瞭廣泛關注。但由於深度置信網絡本身采用的是無監督學習機製，因此，探討如何使用深度學習方法來解決分類問題，特彆是基於半監督學習的分類問題的研究工作還比較少。

本書提齣瞭一係列基於深度置信網絡的分類方法，使用半監督學習和監督學習方法來提升分類性能。研究內容主要包括以下幾方麵:

第一，區分深度置信網絡。深度置信網絡方法在數據壓縮中取得瞭很好的效果，但是在分類方麵的性能還有待提升。本書基於深度置信網絡方法，提齣瞭一種新的半監督學習方法，稱為區分深度置信網絡。該方法使用一個新的深層架構來集成深度置信網絡的抽象能力和指數損失函數的區分能力，可以使用少量的標注數據達到比較好的分類效果。

第二，自適應深度置信網絡。區分深度置信網絡主要解決半監督學習問題，而沒有解決如何用深度學習方法進行有效的監督學習的問題。本書基於區分深度置信網絡和深度自動編碼方法，提齣瞭一種新的監督學習方法，稱為自適應深度置信網絡。該方法使用無監督學習方法來構建輸齣層，與使用隨機數初始化輸齣層的經典方法相比，分類結果得到瞭提升。

第三，量子深度置信網絡。量子神經網絡是一個將模糊集和傳統神經網絡很好地結閤起來的分類方法。為瞭進一步提升監督學習方法的性能，本書在自適應深度置信網絡和量子神經網絡基礎上，提齣瞭量子深度置信網絡方法。該方法使用一個新的深層架構來集成深層架構的抽象能力和量子神經網絡的模糊錶示能力。

第四，主動深度置信網絡。為解決半監督學習中的有效樣本選擇問題，本書將自適應深度置信網絡和主動學習方法相結閤，提齣瞭一種新的半監督學習方法，稱為主動深度置信網絡。該方法使用同一個深層架構來進行半監督學習和主動學習，使深層架構在主動學習過程中進行迭代訓練，逐步提高抽象和分類能力。

第五，主動模糊深度置信網絡。為瞭進一步提升主動深度置信網絡的性能，本書將主動深度置信網絡與模糊學習方法相結閤，提齣瞭主動模糊深度置信網絡。該方法繼承瞭深層架構優異的數據抽象能力和模糊集優異的分類能力。

最後，本書將深度學習方法應用到手寫中文識彆任務中，提齣瞭一個有效的手寫中文識彆方法，稱為基於深層架構的手寫識彆方法。該方法將深層架構的抽象能力和指數損失函數的分類能力相結閤，使用深層架構進行粗分類，然後使用改進的二次分類函數進行細分類。

關鍵詞: 深度學習，監督學習，半監督學習，主動學習，文本分類，圖像分類，手寫識彆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

《精細化特徵提取與多模態融閤：新一代機器學習算法研究》 前言 在信息爆炸的時代，如何從海量數據中挖掘有價值的信息，並將其轉化為可行的洞察，已成為驅動科技進步和社會發展的關鍵。機器學習，作為人工智能領域的核心分支，正以前所未有的速度滲透到我們生活的方方麵麵。從智能推薦到自動駕駛，從醫療診斷到金融風控，機器學習算法的每一次突破，都意味著我們能更深入地理解世界，更有效地解決復雜問題。 本書《精細化特徵提取與多模態融閤：新一代機器學習算法研究》，旨在深入探討當前機器學習領域的前沿理論與技術，聚焦於兩大核心議題：精細化特徵提取與多模態數據融閤。我們不再滿足於傳統的、粗粒度的特徵錶示，而是緻力於探索如何從原始數據中提取更具區分度、更深層次的精細化特徵，從而顯著提升模型的性能。同時，隨著現實世界中數據的日益復雜化，單一模態的數據往往難以全麵刻畫一個事件或對象。因此，如何有效地融閤來自文本、圖像、語音、視頻等多種模態的信息，構建更強大、更魯棒的認知模型，也成為瞭本研究的重中之重。 本書並非對現有技術的簡單羅列，而是力求在理論層麵進行深入剖析，在實踐層麵提供詳實的指導。我們將從基礎的機器學習概念齣發，逐步過渡到復雜的模型架構與優化策略。特彆地，我們將重點關注那些能夠實現精細化特徵提取和多模態融閤的創新性算法，例如： 深度學習中的新型網絡架構： 探討瞭諸如注意力機製（Attention Mechanism）、圖神經網絡（Graph Neural Networks）以及Transformer等在精細化特徵提取方麵的卓越錶現。這些模型能夠動態地捕捉數據中的局部和全局依賴關係，甚至理解復雜的數據結構，從而學習到更具錶現力的特徵錶示。 生成對抗網絡（GANs）在特徵增強中的應用： 分析瞭GANs如何通過學習數據分布來生成逼真的數據樣本，並將其用於增強現有數據的多樣性，或生成高質量的閤成數據以輔助模型訓練，間接提升特徵的有效性。 跨模態學習的理論框架： 梳理瞭跨模態學習的基本原理，包括如何構建共享語義空間、利用對齊技術以及設計模態間交互機製，使得不同模態的數據能夠協同工作，共享信息，從而實現更全麵的理解。 基於注意力機製的多模態融閤策略： 深入研究如何利用注意力機製在融閤不同模態數據時，動態地分配權重，讓模型聚焦於最相關的模態信息，從而剋服模態間的異質性問題，提升融閤效果。 主動學習與半監督學習在特徵提取中的角色： 探討瞭如何利用有限的標注數據，通過主動學習選擇最具價值的樣本進行標注，或者利用大量的未標注數據，通過半監督學習來輔助模型學習更精細的特徵，從而降低對昂貴標注數據的依賴。 可解釋性機器學習在特徵分析中的價值： 針對日益復雜的模型，本書也關注如何通過可解釋性技術（如LIME, SHAP等）來理解模型學習到的精細化特徵的含義，以及不同模態信息在決策過程中的貢獻，這對於模型的可靠性、魯棒性和可信度至關重要。 實際應用案例分析： 結閤具體的應用場景，如自然語言處理中的情感分析與機器翻譯、計算機視覺中的目標檢測與圖像生成、醫療健康領域中的疾病診斷與藥物研發、以及金融領域的風險評估與欺詐檢測等，詳細闡述瞭精細化特徵提取與多模態融閤技術如何解決實際問題，並取得顯著成效。 本書的讀者群廣泛，包括但不限於： 高校研究人員與研究生： 緻力於機器學習、人工智能、計算機科學、數據科學等相關領域的學者，能夠從中獲得最新的理論知識和研究思路。 業界工程師與數據科學傢： 在實際工作中麵臨數據處理、模型開發和性能優化的技術人員，能夠從中學習到實用的算法和技術，並應用於解決實際業務問題。 對人工智能技術感興趣的愛好者： 渴望瞭解當前機器學習前沿技術，並希望深入理解其工作原理的普通讀者。 我們希望通過本書，能夠啓發讀者對機器學習的更深層次思考，激勵大傢在精細化特徵提取和多模態融閤領域進行更深入的探索與創新，共同推動人工智能技術邁嚮新的高度。 --- 第一章：機器學習概述與研究背景 1.1 機器學習的演進與重要性 機器學習作為人工智能的核心驅動力，其發展曆程跌宕起伏，從早期的符號主義和專傢係統，到後來的統計學習方法，再到當前以深度學習為主導的時代，每一次範式的轉變都極大地拓展瞭機器智能的邊界。統計學習方法，如支持嚮量機（SVM）、決策樹（Decision Trees）等，在有限的數據集上取得瞭不錯的成果，它們依賴於手工設計的特徵（Feature Engineering）來錶達數據的內在規律。然而，隨著數據量的爆炸式增長，尤其是在圖像、文本、語音等高維非結構化數據領域，手工設計特徵的局限性日益凸顯。 深度學習的崛起，則是一場革命性的變革。以多層神經網絡為基礎，深度學習模型能夠自動從原始數據中學習層次化的特徵錶示，無需人工乾預。這種“端到端”（End-to-End）的學習方式，極大地簡化瞭模型開發流程，並顯著提升瞭在諸多復雜任務上的性能。捲積神經網絡（CNN）在圖像處理領域取得瞭巨大成功，循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM, GRU）在序列數據處理（如文本、語音）方麵錶現齣色。近年來，Transformer模型的齣現，更是憑藉其自注意力機製，在自然語言處理領域取得瞭突破性進展，並迅速擴展到計算機視覺等其他領域。 在當前的研究背景下，機器學習的重要性體現在： 自動化與效率提升： 機器學習能夠自動化許多過去需要人工完成的任務，從而大幅提高工作效率。例如，在製造業中，機器學習用於缺陷檢測；在客戶服務中，用於智能問答。 洞察發現與決策支持： 機器學習算法能夠從海量數據中挖掘齣隱藏的模式和關聯，為商業決策、科學研究提供有力支持。例如，在金融領域，用於預測市場趨勢；在醫療領域，用於輔助診斷。 個性化體驗與智能交互： 機器學習是實現個性化推薦、智能助手、自然語言交互等用戶體驗的關鍵技術。 解決復雜科學問題： 機器學習正在被應用於加速科學發現，例如在材料科學中預測新材料的性質，在生物學中解析基因序列。 1.2 研究的動機：對更精細化特徵與全麵理解的需求 盡管深度學習取得瞭令人矚目的成就，但我們仍麵臨諸多挑戰，這正是本書研究的核心動機所在。 1.2.1 對更精細化特徵的需求 現有的深度學習模型在學習到的特徵錶示上，雖然實現瞭自動化，但在某些情況下，其特徵的“精細度”仍有待提高。 區分度不足： 對於相似但有細微差彆的概念，現有模型可能難以有效區分。例如，在圖像識彆中，區分同一物種但不同品種的貓；在文本分析中，區分細微的情感差異（如“失望”與“沮喪”）。 語義層次不足： 模型學習到的特徵可能停留在較低的語義層次，難以捕捉到數據背後更深層次的含義或意圖。例如，理解一個故事的整體寓意，而不僅僅是識彆其中的單詞或短語。 魯棒性挑戰： 在麵對數據噪聲、對抗性攻擊或分布外（Out-of-Distribution）數據時，模型的性能可能會急劇下降。這是因為模型可能過度依賴於某些錶麵特徵，而非真正內在的、精細化的區分性信息。 特徵冗餘與效率問題： 一些模型可能學習到大量的冗餘特徵，增加瞭計算復雜度，降低瞭模型的效率。精細化特徵提取旨在學習更緊湊、更具信息量的特徵錶示。 因此，研究如何從原始數據中提取更精細、更具辨彆力、更魯棒的特徵錶示，成為提升機器學習模型性能的關鍵。這需要我們深入理解數據本身的結構和模式，並設計能夠捕獲這些細微之處的算法。 1.2.2 對多模態信息融閤的需求 現實世界中的信息往往是多模態的。例如，我們理解一個視頻，不僅依賴於視覺信息（圖像、動作），還依賴於聽覺信息（語音、音效），甚至文本信息（字幕、旁白）。單一模態的數據往往隻能提供有限的視角，無法形成全麵的認知。 信息互補與冗餘： 不同模態的信息可以相互補充，提供更全麵的視角。例如，一張圖片結閤其描述文字，能夠更清晰地傳達信息。同時，不同模態也可能包含冗餘信息，可以通過融閤來增強模型的魯棒性。 提升理解的深度與廣度： 融閤多模態信息能夠幫助模型建立更深層次的理解。例如，在情感分析任務中，結閤文本的語氣和麵部錶情，能夠更準確地判斷用戶的情感狀態。 解決單一模態的局限性： 某些信息可能隻存在於特定模態。例如，通過語音的語調可以判斷說話人的情緒，而文本則無法直接捕捉。 麵嚮復雜任務： 許多前沿的AI應用，如智能助手、自動駕駛、多模態搜索、情感識彆等，本質上都需要對多模態信息進行整閤與理解。 然而，多模態數據融閤並非易事。不同模態數據在維度、錶示形式、采集方式等方麵存在顯著差異（異質性），如何有效地將這些異構信息整閤起來，是一個核心的挑戰。 1.3 本書的研究內容與貢獻 基於上述動機，本書將聚焦於精細化特徵提取與多模態數據融閤這兩個關鍵技術方嚮，並提齣一係列創新性的研究思路與算法。 1.3.1 精細化特徵提取的研究 我們將從以下幾個方麵深入探討如何實現更精細化的特徵提取： 新型深度學習架構： 重點研究能夠捕捉數據深層結構和復雜依賴關係的神經網絡模型。例如，分析自注意力機製（Self-Attention Mechanism）在捕獲長距離依賴和上下文信息方麵的優勢，如何將其應用於序列數據和非序列數據；研究圖神經網絡（GNNs）如何有效處理圖結構數據，捕捉節點之間的關係，從而提取更具結構化信息的特徵；探討Transformer模型如何通過多頭自注意力機製，並行處理序列信息，實現更高效、更精細的特徵學習。 生成模型在特徵增強中的應用： 探索生成對抗網絡（GANs）等生成模型如何通過學習數據分布，生成高質量的閤成數據，用於擴充數據集，提高模型在數據稀疏場景下的泛化能力；研究如何利用GANs進行特徵遷移和域適應，使模型學習到的特徵能夠跨領域通用。 注意力機製在特徵選擇與聚焦中的應用： 研究如何利用各種形式的注意力機製，讓模型在學習特徵時，能夠動態地關注輸入數據中最相關的部分，從而提取齣更具判彆力的精細化特徵，並抑製冗餘或無關的信息。 主動學習與半監督學習的結閤： 探索如何通過主動學習策略，智能地選擇最具信息量的樣本進行標注，以最大化少量標注數據帶來的收益；研究半監督學習方法，如何利用大量的無標注數據來輔助模型學習更精細的特徵錶示，從而降低對昂貴標注數據的依賴。 可解釋性分析： 關注如何理解模型學習到的精細化特徵的含義，例如通過可視化技術、歸因分析等方法，洞察模型是如何做齣決策的，從而增強模型的透明度和可信度。 1.3.2 多模態數據融閤的研究 我們將係統地研究如何實現不同模態數據的有效融閤： 跨模態學習理論框架： 梳理並構建多模態學習的理論基礎，包括模態錶示學習、模態對齊、模態交互等核心概念，為後續算法設計奠定理論基礎。 基於注意力機製的多模態融閤： 深入研究如何設計跨模態的注意力機製，使模型能夠在融閤過程中，根據任務需求，動態地分配不同模態的權重，實現信息的高效整閤，並剋服模態異質性帶來的挑戰。 聯閤錶示學習： 探索如何學習一種能夠同時捕捉來自不同模態信息的聯閤錶示空間，使得不同模態的數據能夠在同一空間內進行比較、交互和預測。 模態交互與協同： 研究如何設計模型來模擬不同模態之間的自然交互過程，例如文本驅動的圖像生成，或視覺信息引導的語音識彆，從而實現更深層次的理解與生成。 處理模態缺失與不一緻： 探討在實際應用中，如何應對部分模態數據缺失或不一緻的情況，設計魯棒的融閤策略，確保模型性能不受影響。 1.3.3 本書的潛在貢獻 本書的潛在貢獻包括： 理論貢獻： 提齣新的理論框架或模型架構，以更有效地實現精細化特徵提取和多模態數據融閤。 算法貢獻： 設計一係列新穎的機器學習算法，並在實際數據集上進行驗證，證明其有效性。 應用貢獻： 為解決現實世界中的復雜問題（如智能感知、人機交互、信息檢索等）提供更先進的技術方案。 推動研究方嚮： 啓發後續研究者在精細化特徵與多模態融閤領域進行更深入的探索。 1.4 本書的結構安排 本書的章節安排如下： 第一章： 概述瞭機器學習的發展，闡述瞭研究的動機，即對更精細化特徵和更全麵理解的需求，並概括瞭本書的研究內容和貢獻。 第二章： 將詳細介紹深度學習基礎，包括神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變種，為後續高級模型奠定基礎。 第三章： 專注於精細化特徵提取方法。我們將探討注意力機製、Transformer模型、圖神經網絡等在特徵學習中的應用，以及生成模型如何輔助特徵提取。 第四章： 深入研究多模態數據融閤的基本原理與技術。我們將介紹跨模態學習的框架，以及如何處理模態異質性。 第五章： 重點探討基於注意力機製的多模態融閤策略，包括跨模態注意力、聯閤錶示學習等。 第六章： 討論如何處理模態缺失、不一緻等實際問題，並研究更魯棒的多模態融閤方法。 第七章： 探討如何結閤主動學習與半監督學習，以更高效地利用標注數據，並提升特徵學習的效果。 第八章： 關注模型的可解釋性，以及如何理解和分析模型學習到的精細化特徵。 第九章： 通過多個實際應用案例，詳細闡述精細化特徵提取與多模態融閤技術在自然語言處理、計算機視覺、醫療健康、金融科技等領域的應用。 第十章： 對本書的研究進行總結，並展望未來的研究方嚮和挑戰。 我們希望通過如此係統的論述，為讀者提供一個全麵而深入的學習體驗，共同探索機器學習的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《基於深度置信網絡的分類方法》這本書名時，我的腦海中立刻浮現齣深度學習早期探索的場景，DBN無疑是其中一個極具代錶性的模型。作為一名對算法理論和實際應用都充滿熱情的讀者，我一直認為理解經典模型是掌握新技術的基礎。DBN的獨特之處在於它結閤瞭無監督學習和有監督學習的優勢，尤其是在數據稀疏或標注成本高昂的情況下，其強大的預訓練能力能夠為後續的分類任務奠定堅實的基礎。我非常想知道書中是如何深入剖析DBN的內部機製，例如RBM的能量函數、如何利用對比散度（CD）算法進行訓練，以及多層RBM堆疊成DBN的原理。更重要的是，這本書聚焦於“分類方法”，這讓我期待書中能夠提供一係列關於如何將DBN應用於各種分類場景的具體指導。我設想，書中會詳細介紹如何構建DBN模型，如何選擇閤適的網絡結構，如何設置訓練參數，以及如何評估分類性能。我尤其關注書中是否會探討DBN在處理大規模數據集、高維特徵以及復雜分類邊界時的錶現，並且希望能夠從中獲得一些關於如何優化DBN分類模型以達到更高準確率和效率的寶貴經驗。

評分☆☆☆☆☆

《基於深度置信網絡的分類方法》這個書名，聽起來就非常專業，勾起瞭我對深度學習領域那些經典而又具有深遠影響的模型的好奇心。DBN，作為一種早期的深度學習架構，其在信息處理上的思路，尤其是其基於概率模型的生成能力，一直讓我覺得非常迷人。我一直對那些能夠從根本上理解數據分布、並在此基礎上進行預測的模型抱有濃厚的興趣。因此，我非常期待這本書能夠提供一個詳盡的視角，來審視DBN如何在分類問題上大顯身手。我猜想，書中會從DBN的數學原理齣發，深入淺齣地講解其核心構成，包括RBM的概率模型、如何通過吉布斯采樣來學習數據的聯閤概率分布，以及多層DBN的堆疊和訓練機製。更重要的是，作為一本關於“分類方法”的書，我期待它能夠提供具體的算法實現細節，例如如何將DBN與Softmax迴歸等分類器結閤，如何設計損失函數，以及如何通過反嚮傳播進行端到端的微調。我非常好奇書中是否會包含一些關於DBN在不同類型分類任務中的性能評估，比如在處理圖像、文本、音頻等不同模態數據時的錶現，以及其在處理復雜、非綫性可分數據時的優勢。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《基於深度置信網絡的分類方法》著實吸引瞭我，作為一個對機器學習領域，特彆是深度學習的最新進展充滿好奇的讀者，我一直關注著各種新型網絡模型在實際應用中的錶現。雖然我還沒有機會深入研讀這本書的具體內容，但從書名本身，我能聯想到它可能深入探討瞭深度置信網絡（DBN）在分類任務中的獨特優勢和技術細節。DBN作為一種早期的深度學習模型，其在無監督預訓練和後續有監督微調方麵的思路，對於理解深度學習的演進具有重要的曆史意義。我猜想，書中應該會詳細介紹DBN的結構，包括其核心組件——受限玻爾茲曼機（RBM），以及多層RBM如何堆疊形成DBN。此外，如何利用無監督學習來初始化DBN的權重，以及如何有效地進行有監督的微調以適應具體的分類任務，這些都是我非常期待的內容。考慮到分類問題在數據科學和人工智能領域無處不在的應用，從圖像識彆到文本分析，再到生物信息學，本書或許會提供一係列引人入勝的案例研究，展示DBN如何在大規模、高維度數據集上取得優異的分類性能。我對書中是否會涉及DBN在處理噪聲、缺失數據等方麵的魯棒性，以及其與其他深度學習模型（如捲積神經網絡CNN、循環神經網絡RNN）的比較和融閤，也抱有極大的興趣。

評分☆☆☆☆☆

從一個初步接觸的讀者視角來看，《基於深度置信網絡的分類方法》這個書名，首先給我傳遞齣一種“硬核”的技術信息，預示著它並非一本淺嘗輒止的入門讀物，而是可能為那些希望深入理解DBN在分類領域實際操作的讀者量身打造。我個人一直對那些能夠從根本上解決實際問題的算法理論感到著迷，而分類問題無疑是人工智能中最基礎也最廣泛的應用場景之一。DBN，作為深度學習發展史上的一個重要裏程碑，其獨特的能量模型和概率圖模型視角，常常讓我覺得比一些純粹的函數逼近模型更具理論深度。因此，我十分好奇書中會如何循序漸進地解析DBN的構建過程，從RBM的生成機製，到多層堆疊的邏輯，再到預訓練和微調的具體算法。尤其是“分類方法”這個關鍵詞，讓我期待書中能夠提供一些具體的、可執行的指導，比如如何選擇閤適的網絡層數、節點數量，如何設置激活函數，以及如何根據不同類型的數據集來優化訓練策略。我設想，書中可能會提供一些僞代碼或者真實的編程示例，來輔助讀者理解這些復雜的概念，並且還會探討DBN在某些特定分類挑戰，例如類彆不平衡、小樣本學習等方麵的潛在解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《基於深度置信網絡的分類方法》讓我聯想到瞭一段令人興奮的技術探索曆程。DBN，作為深度學習早期發展階段的代錶性模型之一，以其強大的無監督特徵學習能力，曾經在諸多領域掀起過一陣熱潮。我個人對這種能夠從原始數據中自動提取抽象、有意義特徵的模型尤為感興趣，因為這正是深度學習的核心魅力所在。這本書的齣現，讓我看到瞭一種將DBN在分類任務中的應用潛力進行係統性梳理和深入剖析的可能性。我猜測，書中可能會詳細闡述DBN在處理海量、未標記數據時如何進行有效的預訓練，從而獲得良好的初始權重，這對於後續的監督學習至關重要。同時，我也期待書中能夠深入探討DBN在各類分類應用中的具體錶現，比如在圖像識彆中，DBN是如何捕捉到圖像的邊緣、紋理等低層特徵，並逐步提升到更高級彆的語義信息；在自然語言處理中，DBN又將如何理解詞語、句子乃至段落的含義，並進行情感分析或主題分類。我非常好奇書中是否會涉及DBN在優化訓練效率、提高模型泛化能力等方麵的一些獨到見解，以及它與其他更現代的深度學習模型在分類任務上的優劣勢對比。

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還不錯的書

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深度學習的一種方式，學習一下

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很不錯的，送貨也快，很喜歡

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就像一篇博士論文。

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物流比較快。內容正在學習中

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還沒來得及看，希望有所幫助

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內容很係統，很新穎，值得學習

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好

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學位論文一樣