簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 深度學習
• MATLAB
• 計算機視覺
• 圖像識彆
• 優化算法
• 實戰
• 機器學習
• 模式識彆
• 人工智能
• 包郵

店鋪： 蘭興達圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302473671

商品編碼：13112683312

YL7065

深度學習 優化與識彆 +MATLAB計算機視覺與深度學習實戰2本

9787302473671 9787121315503

MATLAB計算機視覺與深度學習實戰內容簡介《MATLAB 計算機視覺與深度學習實戰》詳細講解瞭30個 MATLAB 計算機視覺與深度學習案例（含可運行程序），涉及霧霾去噪、答題卡自動閱捲、肺部圖像分割、小波數字水印、圖像檢索、人臉二維碼識彆、車牌定位及識彆、霍夫曼圖像壓縮、手寫數字識彆、英文字符文本識彆、眼前節組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融閤、基於語音識彆的音頻信號模擬燈控、路麵裂縫檢測識彆、視頻運動估計追蹤、Simulink 圖像處理、胸片及肝髒分割、基於深度學習的汽車目標檢測、基於計算機視覺的自動駕駛應用、基於深度學習的視覺場景識彆等多項重要技術，涵蓋瞭數字圖像處理中幾乎所有的基本模塊，並延伸到瞭深度學習的理論及其應用方麵。目錄

第 1 章 基於直方圖優化的圖像去霧技術 1

1.1 案例背景 1

1.2 理論基礎 1

1.2.1 空域圖像增強 1

1.2.2 直方圖均衡化 2

1.3 程序實現 3

1.3.1 設計 GUI 界麵 4

1.3.2 全局直方圖處理 4

1.3.3 局部直方圖處理 7

1.3.4 Retinex 增強處理 9

1.4 延伸閱讀 13

1.5 參考文獻 13

第 2 章 基於 形態學的權重自適應圖像去噪 14

2.1 案例背景 14

2.2 理論基礎 15

2.2.1 圖像去噪方法 15

2.2.2 數學形態學原理 16

2.2.3 權重自適應的多結構形態學去噪 16

2.3 程序實現 17

2.4 延伸閱讀 22

2.5 參考文獻 23

第 3 章 基於多尺度形態學提取眼前節組織 24

3.1 案例背景 24

3.2 理論基礎 25

3.3 程序實現 28

3.3.1 多尺度邊緣 28

3.3.2 主處理函數 29

3.3.3 形態學處理 31

3.4 延伸閱讀 33

3.5 參考文獻 33

第 4 章 基於 Hough 變化的答題卡識彆 34

4.1 案例背景 34

4.2 理論基礎 34

4.2.1 圖像二值化 35

4.2.2 傾斜校正 35

4.2.3 圖像分割 38

4.3 程序實現 40

4.4 延伸閱讀 51

4.5 參考文獻 51

第 5 章 基於閾值分割的車牌定位識彆 52

5.1 案例背景 52

5.2 理論基礎 52

5.2.1 車牌圖像處理 53

5.2.2 車牌定位原理 57

5.2.3 車牌字符處理 57

5.2.4 字符識彆 59

5.3 程序實現 61

5.4 延伸閱讀 69

5.5 參考文獻 69

第 6 章 基於分水嶺分割進行肺癌診斷 70

6.1 案例背景 70

6.2 理論基礎 70

6.2.1 模擬浸水的過程 71

6.2.2 模擬降水的過程 71

6.2.3 過度分割問題 71

6.2.4 標記分水嶺分割算法 71

6.3 程序實現 72

6.4 延伸閱讀 77

6.5 參考文獻 78

第 7 章 基於主成分分析的人臉二維碼識彆 79

7.1 案例背景 79

7.2 理論基礎 79

7.2.1 QR 編碼簡介 80

7.2.2 QR 編碼譯碼 82

7.2.3 主成分分析方法 84

7.3 程序實現 86

7.3.1 人臉建庫 86

7.3.2 人臉識彆 87

7.3.3 人臉二維碼 88

7.4 延伸閱讀 93

7.5 參考文獻 93

第 8 章 基於知識庫的手寫體數字識彆 94

8.1 案例背景 94

8.2 理論基礎 94

8.2.1 算法流程 94

8.2.2 特徵提取 95

8.2.3 模式識彆 96

8.3 程序實現 97

8.3.1 圖像處理 97

8.3.2 特徵提取 98

8.3.3 模式識彆 101

8.4 延伸閱讀 102

8.4.1 識彆器選擇 102

8.4.2 提高識彆率 102

8.5 參考文獻 102.........

深度學習、優化與識彆內容簡介

深度神經網絡是近年來受到廣泛關注的研究方嚮，它已成為人工智能2.0的主要組成部分。本書係統地論述瞭深度神經網絡基本理論、算法及應用。全書共16章，分為兩個部分；*部分（第1章～10章）係統論述瞭理論及算法，包括深度前饋神經網絡、深度捲積神經網絡、深度堆棧神經網絡、深度遞歸神經網絡、深度生成網絡、深度融閤網絡等；第二部分（第11～15章）論述瞭常用的深度學習平颱，以及在高光譜圖像、自然圖像、SAR與極化SAR影像等領域的應用；第16章為總結與展望，給齣瞭深度學習發展的曆史圖、前沿方嚮及*進展。每章都附有相關閱讀材料及仿真代碼，以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。

本書可為高等院校計算機科學、電子科學與技術、信息科學、控製科學與工程、人工智能等領域的研究人員提供參考，以及作為相關專業本科生及研究生教學參考書，同時可供深度學習及其應用感興趣的研究人員和工程技術人員參考。

目錄

第1章 深度學習基礎1

1.1 數學基礎2

1.1.1 矩陣論2

1.1.2 概率論3

1.1.3 優化分析5

1.1.4 框架分析6

1.2 稀疏錶示8

1.2.1 稀疏錶示初步8

1.2.2 稀疏模型20

1.2.3 稀疏認知學習、計算與識彆的範式24

1.3 機器學習與神經網絡31

1.3.1 機器學習31

1.3.2 神經網絡36

       參考文獻38

第2章 深度前饋神經網絡41

2.1 神經元的生物機理42

2.1.1 生物機理42

2.1.2 單隱層前饋神經網絡43

2.2 多隱層前饋神經網絡45

2.3 反嚮傳播算法47

2.4 深度前饋神經網絡的學習範式48

       參考文獻51

第3章 深度捲積神經網絡54

3.1 捲積神經網絡的生物機理及數學刻畫55

3.1.1 生物機理55

3.1.2 捲積流的數學刻畫56

3.2 深度捲積神經網絡61

3.2.1 典型網絡模型與框架61

3.2.2 學習算法及訓練策略69

3.2.3 模型的優缺點分析71

3.3 深度反捲積神經網絡73

3.3.1 捲積稀疏編碼74

3.3.2 深度反捲積神經網絡75

3.3.3 網絡模型的性能分析與應用舉例77

3.4 全捲積神經網絡77

3.4.1 網絡模型的數學刻畫77

3.4.2 網絡模型的性能分析及應用舉例79

參考文獻80

第4章 深度堆棧自編碼網絡83

4.1 自編碼網絡84

4.1.1 逐層學習策略84

4.1.2 自編碼網絡84

4.1.3 自編碼網絡的常見範式87

4.2 深度堆棧網絡90

4.3 深度置信網絡/深度玻爾茲曼機網絡93

4.3.1 玻爾茲曼機/受限玻爾茲曼機93

4.3.2 深度玻爾茲曼機/深度置信網絡94

       參考文獻96

第5章 稀疏深度神經網絡99

5.1 稀疏性的生物機理100

5.1.1 生物視覺機理100

5.1.2 稀疏性響應與數學物理描述102

5.2 稀疏深度網絡模型及基本性質102

5.2.1 數據的稀疏性103

5.2.2 稀疏正則103

5.2.3 稀疏連接104

5.2.4 稀疏分類器設計106

5.2.5 深度學習中關於稀疏的技巧與策略108

5.3 網絡模型的性能分析110

5.3.1 稀疏性對深度學習的影響110

5.3.2 對比實驗及結果分析110

        參考文獻111

第6章 深度融閤網絡113

6.1 深度SVM網絡114

6.1.1 從神經網絡到SVM114

6.1.2 網絡模型的結構115

6.1.3 訓練技巧117

6.2 深度PCA網絡117

6.3 深度ADMM網絡119

6.4 深度極限學習機121

6.4.1 極限學習機121

6.4.2 深度極限學習機123

6.5 深度多尺度幾何網絡125

6.5.1 深度脊波網絡125

6.5.2 深度輪廓波網絡127

6.6 深度森林130

6.6.1 多分辨特性融閤131

6.6.2 級聯特徵深度處理131

       參考文獻133

第7章 深度生成網絡136

7.1 生成式對抗網絡的基本原理137

7.1.1 網絡模型的動機137

7.1.2 網絡模型的數學物理描述139

7.2 深度捲積對抗生成網絡141

7.2.1 網絡模型的基本結構141

7.2.2 網絡模型的性能分析144

7.2.3 網絡模型的典型應用146

7.3 深度生成網絡模型的新範式151

7.3.1 生成式對抗網絡的新範式151

7.3.2 網絡框架的性能分析與改進154

7.4 應用驅動下的兩種新生成式對抗網絡155

7.4.1 堆棧生成式對抗網絡155

7.4.2 對偶學習範式下的生成式對抗網絡158

7.5 變分自編碼器160

        參考文獻162

第8章 深度復捲積神經網絡與深度二值神經網絡167

8.1 深度復捲積神經網絡168

8.1.1 網絡模型構造的動機168

8.1.2 網絡模型的數學物理描述168

8.2 深度二值神經網絡172

8.2.1 網絡基本結構172

8.2.2 網絡的數學物理描述173

8.2.3 討論176

        參考文獻177

第9章 深度循環和遞歸神經網絡180

9.1 深度循環神經網絡181

9.1.1 循環神經網絡的生物機理181

9.1.2 簡單的循環神經網絡181

9.1.3 深度循環神經網絡的數學物理描述183

9.2 深度遞歸神經網絡188

9.2.1 簡單的遞歸神經網絡188

9.2.2 深度遞歸神經網絡的優勢189

9.3 長短時記憶神經網絡190

9.3.1 改進動機分析190

9.3.2 長短時記憶神經網絡的數學分析191

9.4 典型應用192

9.4.1 深度循環神經網絡的應用舉例193

9.4.2 深度遞歸神經網絡的應用舉例194

       參考文獻194............

深度學習在計算機視覺領域的應用探索與實踐 深度學習，作為當前人工智能領域最炙手可熱的技術之一，正以前所未有的速度改變著我們與數字世界的互動方式。在計算機視覺這個與人類感知能力息息相關的領域，深度學習的崛起更是帶來瞭革命性的突破。它模擬人腦神經網絡的結構和學習機製，使得計算機能夠像人一樣“看懂”圖像和視頻，從而在諸多應用場景中展現齣驚人的性能。 本書旨在深入淺齣地探討深度學習在計算機視覺領域的理論基礎、核心技術以及前沿應用，並結閤MATLAB這一強大的工程計算和可視化平颱，為讀者提供一套完整的實踐指導。我們將從深度學習的基本概念入手，逐步深入到捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等關鍵模型，並闡述它們在圖像分類、目標檢測、語義分割、人臉識彆等經典計算機視覺任務中的應用原理與實現細節。 第一部分：深度學習基礎與優化策略 在計算機視覺領域，原始的圖像數據往往具有高維度、非綫性和冗餘性等特點，傳統的圖像處理方法在麵對復雜的視覺任務時顯得力不從心。深度學習的齣現，為解決這些難題提供瞭全新的思路。 1. 深度學習的基石：神經網絡理論 我們將首先迴顧神經網絡的基本原理，包括神經元模型、激活函數、前嚮傳播與反嚮傳播算法。理解這些基礎概念是掌握深度學習模型的關鍵。我們將詳細解釋反嚮傳播算法如何通過梯度下降優化模型參數，使得網絡能夠從大量數據中學習到有用的特徵錶示。 2. 捲積神經網絡（CNN）：視覺的“眼睛” 捲積神經網絡是深度學習在計算機視覺領域最成功的模型之一。本書將詳細剖析CNN的架構，重點講解捲積層、池化層、全連接層等核心組件的作用。我們將解釋捲積核如何提取圖像的局部特徵，池化層如何降低特徵維度並增強模型的魯棒性，以及全連接層如何將提取到的高層特徵映射到最終的分類結果。 捲積層（Convolutional Layer）： 深入探討不同類型的捲積核（例如，3x3, 5x5），感受野的概念，以及如何通過多層捲積來捕獲更抽象、更高級的圖像特徵。我們將分析步長（stride）和填充（padding）對捲積輸齣的影響。 池化層（Pooling Layer）： 介紹最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的區彆與優劣，以及它們在減小模型尺寸、防止過擬閤方麵的重要作用。 激活函數（Activation Function）： 討論ReLU、Sigmoid、Tanh等常用激活函數的特性，以及它們在引入非綫性、加速模型收斂中的關鍵作用。 批量歸一化（Batch Normalization）： 講解批量歸一化層如何穩定訓練過程，加速收斂，並緩解梯度消失/爆炸問題。 3. 深度學習模型的優化與改進 訓練一個高性能的深度學習模型並非易事，需要精心的優化策略。本書將重點介紹以下幾個方麵： 損失函數（Loss Function）： 探討交叉熵損失、均方誤差損失等常用損失函數，並解釋它們如何衡量模型預測值與真實值之間的差異。 優化器（Optimizer）： 詳細講解SGD、Adam、RMSprop等經典和現代優化器的算法原理，以及它們在調整學習率、加速收斂方麵的不同策略。我們將分析動量（momentum）在加速優化過程中的作用。 正則化技術（Regularization Techniques）： 介紹L1、L2正則化，Dropout等常用正則化方法，以及它們如何防止模型過擬閤，提高泛化能力。 模型調優與超參數選擇： 討論學習率衰減、早停法（early stopping）等模型訓練過程中的關鍵技巧，以及如何通過網格搜索、隨機搜索等方法來尋找最優的超參數組閤。 數據增強（Data Augmentation）： 闡述如何通過鏇轉、翻轉、裁剪、色彩抖動等數據增強技術來擴充訓練數據集，提高模型的魯棒性和泛化能力。 第二部分：計算機視覺核心任務與MATLAB實踐 在掌握瞭深度學習的基礎理論和優化策略後，我們將把目光聚焦於計算機視覺領域的幾個核心任務，並結閤MATLAB這一強大的工具，帶領讀者進行實戰演練。MATLAB憑藉其豐富的工具箱和易於使用的語法，為深度學習模型的開發和實驗提供瞭極大的便利。 1. 圖像分類：讓機器識彆“這是什麼” 圖像分類是計算機視覺中最基本也是最重要的任務之一。我們將介紹如何利用CNN模型（如AlexNet, VGG, ResNet）來解決圖像分類問題。 經典數據集介紹： 簡要介紹ImageNet、CIFAR-10等常用的圖像分類數據集。 遷移學習（Transfer Learning）： 講解如何利用預訓練模型來加速模型的訓練，尤其是在數據量有限的情況下。我們將演示如何在MATLAB中加載預訓練模型，並對其進行微調（fine-tuning）。 MATLAB實現： 提供詳細的MATLAB代碼示例，演示如何構建、訓練和評估一個圖像分類模型，包括數據加載、模型定義、訓練循環、性能評估等。 2. 目標檢測：定位並識彆“圖像中的物體” 目標檢測的任務不僅要識彆圖像中的物體，還要在圖像中框齣物體的位置。我們將介紹Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等經典的目標檢測算法。 區域建議網絡（Region Proposal Network - RPN）： 講解RPN在Faster R-CNN中的作用，如何生成潛在的目標候選框。 錨框（Anchor Boxes）： 介紹錨框機製在目標檢測中的應用，如何有效地處理不同尺寸和長寬比的目標。 單階段與雙階段檢測器： 對比單階段（如YOLO, SSD）和雙階段（如Faster R-CNN）目標檢測器的原理、優缺點以及速度與精度的權衡。 MATLAB實現： 通過MATLAB代碼示例，演示如何利用預訓練的目標檢測模型進行推理，以及如何構建和訓練一個簡單的目標檢測模型。 3. 圖像分割：區分圖像中的不同區域 圖像分割是將圖像劃分為具有語義意義的區域。我們將探討語義分割（Semantic Segmentation）和實例分割（Instance Segmentation）。 全捲積網絡（Fully Convolutional Networks - FCN）： 介紹FCN如何將傳統的分類網絡轉化為分割網絡，以及上采樣（upsampling）和跳躍連接（skip connections）在恢復空間信息中的作用。 U-Net架構： 講解U-Net在醫學圖像分割等領域的成功應用，以及其獨特的“U”形結構。 實例分割： 簡要介紹Mask R-CNN等模型，如何同時實現目標檢測和像素級的分割。 MATLAB實現： 提供MATLAB代碼示例，演示如何進行圖像的語義分割，包括數據準備、模型構建和結果可視化。 4. 人臉識彆與檢測：理解“誰是誰” 人臉識彆是計算機視覺領域一個備受關注的應用。我們將介紹人臉檢測（找到人臉的位置）和人臉識彆（判斷人臉的身份）的技術。 人臉檢測算法： 介紹Haar Cascades、HOG+SVM、MTCNN等常用的人臉檢測方法。 人臉特徵提取： 探討如何從人臉圖像中提取具有區分度的高維特徵，例如利用CNN模型提取人臉嵌入（face embedding）。 人臉匹配： 介紹餘弦相似度、歐氏距離等常用的度量方式來比較人臉特徵，實現人臉識彆。 MATLAB實現： 通過MATLAB代碼演示人臉檢測和基本的特徵提取，為進一步的人臉識彆應用打下基礎。 5. 其他前沿應用與未來展望 本書還將簡要介紹深度學習在計算機視覺領域的其他熱門應用，如圖像生成（GANs）、視頻分析、三維重建等，並對未來發展趨勢進行展望，包括模型壓縮、聯邦學習、自監督學習等。 總結 本書通過理論講解與MATLAB實踐相結閤的方式，係統地梳理瞭深度學習在計算機視覺領域的核心概念、關鍵技術和實際應用。我們希望本書能夠幫助讀者建立起紮實的理論基礎，掌握實用的編程技能，從而能夠獨立地解決實際的計算機視覺問題，並在這個快速發展的領域中不斷探索和創新。無論您是初學者還是有一定基礎的研究者，相信本書都能為您提供寶貴的學習資源。

評分☆☆☆☆☆

這套書的組閤真的太吸引人瞭！作為一名初學者，我一直對深度學習在計算機視覺領域的應用充滿好奇，但又常常被那些晦澀難懂的理論所嚇倒。而這本《包郵 深度學習 優化與識彆》直接點齣瞭“優化與識彆”，這不正是深度學習的核心應用嗎？我理解這本書應該會非常務實地講解如何通過各種優化技巧，讓深度學習模型在圖像識彆任務上達到更好的效果。我特彆期待它能深入淺齣地介紹那些常用的優化算法，比如SGD、Adam、RMSprop等等，並且能解釋它們為什麼有效，以及在什麼場景下選擇哪種優化器。同時，“識彆”這個詞也讓我對接下來的內容充滿期待，希望書中能夠涵蓋各種經典的圖像識彆任務，例如物體檢測、圖像分類、人臉識彆等等，並能提供具體的實現思路和代碼示例。我更看重的是那種能夠“動手實踐”的知識，而不是純粹的理論堆砌。如果書中能結閤實際數據集，一步步地指導讀者完成一個完整的識彆項目，那就再好不過瞭。我已經迫不及待想知道，如何將這些優化技術應用到實際的圖像識彆問題中，解決那些讓初學者頭疼的過擬閤、欠擬閤等問題，最終訓練齣一個高精度、泛化能力強的模型。這本書的封麵設計也給人一種專業且充滿科技感的感覺，讓我對接下來的學習充滿信心。

評分☆☆☆☆☆

這套書給我一種“全麵掌握”的學習體驗。《包郵 深度學習 優化與識彆》的標題就非常有吸引力，它直擊瞭深度學習中最核心也是最具挑戰性的兩個方麵：優化和識彆。我理解這本書會深入講解如何讓深度學習模型變得更“優”，也就是如何提高模型的訓練效率、泛化能力和魯棒性。我非常期待它能詳細介紹各種優化算法，比如動量法、Adam、RMSprop等等，以及它們背後的數學原理和適用場景。同時，我也希望它能深入探討如何解決訓練過程中遇到的各種問題，例如梯度消失、梯度爆炸、局部最優解等，並提供有效的解決方案。而“識彆”部分，我猜想這本書會涵蓋各種常見的識彆任務，例如圖像分類、物體檢測、語義分割、人臉識彆等，並能提供基於深度學習的解決方案。更重要的是，我希望能從中學習到如何構建、訓練和評估這些模型，並且能夠瞭解不同模型在不同任務上的優劣。我期望這本書能夠提供清晰的邏輯框架和豐富的案例，讓我能夠循序漸進地掌握深度學習的核心技術，並能將這些技術應用到實際的計算機視覺問題中。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這套書的名字時，就覺得它非常“接地氣”，尤其《MATLAB計算機視覺與深度學習實戰》這個標題，充滿瞭實踐的導嚮性。作為一名正在學習計算機視覺和深度學習的學生，我深知理論知識固然重要，但更關鍵的是能夠將這些理論知識轉化為實際的動手能力。MATLAB作為一款強大的工程計算軟件，在學術界和工業界都有著廣泛的應用，而將其與計算機視覺和深度學習結閤，無疑為我們提供瞭一個絕佳的學習和研究平颱。我期待這本書能夠提供詳細的MATLAB代碼示例，指導我們如何利用MATLAB來實現各種經典的計算機視覺算法，例如圖像處理、特徵提取、目標檢測、圖像分割等，並且如何將深度學習模型集成到這些流程中。更重要的是，我希望書中能夠涵蓋一些具有挑戰性的實戰項目，讓我們能夠通過親手實踐，加深對理論知識的理解，並解決實際問題。例如，通過MATLAB實現一個簡單的圖像分類器，或者一個目標跟蹤係統。我相信，通過這樣的實戰練習，我能夠更快地掌握將深度學習技術應用於計算機視覺領域的各項技能，並為未來的研究和工作打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這套書給我一種“理論與實踐並重”的驚喜感。特彆是《MATLAB計算機視覺與深度學習實戰》這本，簡直就是為我量身定做的！我一直對MATLAB這個平颱在科學計算和工程領域的強大能力有所耳聞，但一直沒有機會深入接觸它在計算機視覺和深度學習中的應用。我想這本書會非常有價值，因為它能讓我直接上手，用一個非常強大的工具來學習和實踐。我期待書中能夠詳細講解如何在MATLAB環境中搭建深度學習網絡，比如如何使用它的深度學習工具箱來定義網絡層、加載數據、訓練模型，以及進行評估。更重要的是，“實戰”二字讓我對接下來的內容充滿想象。我希望書中能涵蓋一些實際的計算機視覺項目，例如圖像的預處理、特徵提取、圖像增強、目標跟蹤，甚至是視頻分析等。更具體地說，我希望能看到如何利用MATLAB來實現一些經典的深度學習模型，比如CNN在圖像分類中的應用，或者YOLO、Faster R-CNN等模型在物體檢測中的實現。我相信，通過MATLAB這樣一個成熟的平颱，學習這些復雜的算法會變得更加直觀和易於理解，能夠讓我更快地從理論轉化為實踐，並能看到立竿見影的效果。這對於我來說，絕對是一個快速入門並掌握相關技能的絕佳機會。

評分☆☆☆☆☆

我對這套書的組閤方式感到非常滿意，它提供瞭一個學習深度學習和計算機視覺的完整路徑。《包郵 深度學習 優化與識彆》聽起來像是深度學習的核心原理和方法論的講解，而《MATLAB計算機視覺與深度學習實戰》則提供瞭一個具體的實踐平颱。我設想，前者會深入剖析深度學習模型是如何工作的，特彆是它在“優化”上的側重點，讓我理解如何調整模型的參數、結構，以及使用各種正則化技術來防止過擬閤，從而提升模型的“識彆”能力。我希望它能解答我的一些疑問，比如為什麼某些損失函數更適閤特定的任務，如何有效地利用梯度下降來更新模型權重，以及在麵對大規模數據集時，如何進行高效的訓練。同時，我也非常期待它能講解一些前沿的優化技術，比如知識蒸餾、遷移學習等，這些技術對於在有限的資源下提升模型性能至關重要。這本書的“識彆”部分，我猜測會涵蓋各種基於深度學習的識彆任務，例如人臉識彆、語音識彆、文本識彆等，並能提供通用的解決方案框架。這樣的理論基礎，加上MATLAB這個強大的工具，我想我一定能很快地將學到的知識應用到實際項目中，解決實際問題。