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提出、研究并给出了十四种深度学习神经网络与大数据智能处理新理论新方法和新应用。
内容简介
本书是一本学术著作，本书的前面几章是深度学习神经网络与大数据智能处理的理论方法部分；接下来几章是深度学习神经网络与大数据智能处理的应用实践部分。
作者简介
作者朱定局，中国科学院计算技术研究所博士。中国科学院深圳先进技术研究院云计算与信息服务实验室主任，北京大学博士后，美国德克萨斯州立大学访问学者。
章节目录
版权信息
内容简介
前言
第1章 组合型深度学习模型
1.1 基于类别树的深度学习模型
1.1.1 基于类别树的深度学习方法
1.1.2 基于类别树的深度学习系统
1.2 基于联合聚类深度学习模型的数据识别
1.2.1 基于联合聚类深度学习模型的数据识别方法
1.2.2 联合聚类深度学习模型的数据识别系统
1.3 基于深度学习模型的身份识别
1.3.1 基于深度学习模型的身份识别方法
1.3.2 基于深度学习模型的身份识别系统
第2章 智能型深度学习模型
2.1 基于大数据的深度学习模型初始化
2.1.1 基于大数据的深度学习模型初始化方法
2.1.2 基于大数据的深度学习模型初始化系统
2.2 深度学习模型进化
2.2.1 深度学习模型进化方法
2.2.2 深度学习模型进化系统
第3章 适应型深度学习模型
3.1 期望与反期望深度学习模型
3.1.1 期望与反期望深度学习方法
3.1.2 期望与反期望深度学习系统
3.2 残缺深度学习模型
3.2.1 残缺深度学习模型方法
3.2.2 残缺深度学习模型系统
第4章 深度学习模型的预报预测大数据应用
4.1 基于大数据深度学习和分析场的气象预报
4.1.1 基于大数据深度学习和分析场的气象预报方法
4.1.2 基于大数据深度学习和分析场的气象预报系统
4.2 基于深度学习模型的文化冲突分析预测
4.2.1 基于深度学习模型的文化冲突分析预测方法
4.2.2 基于深度学习模型的文化冲突分析预测系统
第5章 深度学习模型的调度推荐大数据应用
5.1 基于大数据和深度学习模型的云计算调度
5.1.1 基于大数据和深度学习模型的云计算调度方法
5.1.2 基于大数据和深度学习模型的云计算调度系统
5.2 基于大数据和深度学习模型的停车引导
5.2.1 基于大数据和深度学习模型的停车引导方法
5.2.2 基于大数据和深度学习模型的停车引导系统
5.3 基于大数据与深度学习的婚恋对象匹配推荐
5.3.1 基于大数据与深度学习的婚恋对象匹配推荐方法
5.3.2 基于大数据与深度学习的婚恋对象匹配推荐系统
第6章 深度学习模型的检测诊断大数据应用
6.1 基于深度学习模型和大数据的停车位检测
6.1.1 基于深度学习模型和大数据的停车位检测方法
6.1.2 基于深度学习模型和大数据的停车位检测系统
6.2 基于深度学习模型面向自动诊断的医疗数据处理
6.2.1 基于深度学习模型面向自动诊断的医疗数据处理系统
6.2.2 基于深度学习模型面向自动诊断的医疗数据处理方法
参考文献
结束语
数据处理与深度学习是2019年由清华大学出版社出版,作者朱定局。
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