本書分四部分介紹深度學習算法模型及相關應用實例。第一部分介紹在深度學習中必備的一些數(shù)學和機器學習的基礎知識。第二部分介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、深度強化網(wǎng)絡等經(jīng)典模型，并對每種模型從原理、結構、優(yōu)化等方面進行論述。第三部分介紹深度學習中常用的優(yōu)化方法及訓練技巧。第四部分結合實踐來介紹深度學習在計算機視覺、模式識別中的應用。本書同時兼顧理論和應用，有助于讀者理解基本理論知識，并將理論知識用于實際應用。
本書既可以作為高等院校計算機及相關專業(yè)的高年級本科生和研究生教材，也可以作為對深度學習感興趣的研究人員和工程人員的參考用書。
武玉偉，北京理工大學特別副研究員，博士生導師。博士畢業(yè)于北京理工大學。主要研究方向為計算機視覺、機器學習。在計算機科學國際重要刊物和國際頂級學術會議發(fā)表論文30余篇。博士論文獲“2016年中國人工智能學會優(yōu)秀博士學位論文提名獎”。
裴明濤，北京理工大學計算機學院副教授，博士生導師，主要研究方向為計算機視覺和人工智能。在IEEE TIP、IEEE TMM、PR、CVIU等重要國際刊物和ICCV、AAAI、ICME等重要國際會議上發(fā)表學術論文60余篇，獲國家發(fā)明專利6項，出版學術專著一部，作為負責人主持國家自然科學基金面上項目與國家973項目子課題等10多項科研項目，獲得省部級科技獎2項。
梁瑋，北京理工大學計算機學院副教授，博士生導師。2005年畢業(yè)于北京理工大學計算機學院，獲工學博士學位。2014—2015年在加州大學洛杉磯分校客座研究。主要研究方向為計算機視覺和智能人機交互。作為項目負責人主持國家自然科學基金兩項、北京市自然科學基金一項、“973計劃”子課題一項。在ICCV、IJCAI、AAAI、SIGGRAPH Asia、IEEE VR、TVCG等計算機視覺、人工智能、計算機圖形學以及虛擬現(xiàn)實等多頂級會議上和重要期刊上發(fā)表論文40余篇。
吳心筱，北京理工大學副教授，博士生導師。2010年獲得北京理工大學博士學位。主要研究方向為計算機視覺、圖像視頻內容理解。在IJCV、IEEE TIP、IEEE TMM等重要國際刊物和AAAI、ICCV、CVPR、ECCV等頂級國際會議上發(fā)表學術論文30余篇。負責國家自然科學基金青年和面上項目、教育部博士點基金等項目。博士論文獲“2012年中國人工智能學會優(yōu)秀博士學位論文”榮譽。
書單推薦
