深度学习：方法及应用
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作者谢磊
出版社机械工业出版社
ISBN9787111529064
出版时间2016-04
装帧平装
开本16开
定价39.8元
货号23925889
上书时间2024-10-28
商品详情
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前言
深度学习是目前人工智能、机器学习领域异常火热的研究方向，受到了学术界和工业界的高度关注。深度学习被《麻省理工学院技术评论》（MIT Technology Review）评为2013年十大突破性技术之首。深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等诸多领域取得了突破性的进展，在学术界和工业界产生了深远的影响。本书原著的作者——微软研究院的邓力博士和俞栋博士是早将深度学习技术付诸于语音识别工业级实践的专家，他们和深度学习专家多伦多大学Geoffrey Hinton教授合作，早将深度神经网络应用于大词汇量连续语音识别，使相对识别错误率降低了20%以上。
作为多年的导师和好朋友，两位专家将这本书的中文翻译任务交付给我，我倍感荣幸。此次中译本是在忠实原著的基础上进行翻译的，既涉及深度学习的背景和基本概念，又涉及常用的模型与方法，还涉及在不同领域中的应用。本书共有十一章，具体内容包括：引言（章）、深度学习的历史（第二章）、三类深度学习网络（第三章）、深度自编码器（第四章）、预训练的深度神经网络（第五章）、深度堆叠网络及其变种（第六章）、语音和音频处理中的应用（第七章）、在语言模型和自然语言处理中的相关应用（第八章）、信息检索领域中的应用（第九章）、在目标识别和计算机视觉中的应用（第十章）、多模态和多任务学习中的典型应用（第十一章）。
本书的翻译除了受到原著作者的指导，也受到了张蓬副教授、陈小敏、吕航、丁闯、孙思宁、何长青、樊博、张弼弘、张彬彬、周祥增的帮助，在此表示感谢。同时感谢机械工业出版社王康编辑的大力支持与推动。没有他们的帮助，本书的翻译是无法促成的。
由于深度学习技术是一个快速发展的方向，新的模型和应用层出不穷，加之本人学识有限和中英文语言表达、术语翻译上的差异，书中难免有这样或那样的错误，还请读者指正与原谅。建议读者在学习过程中和英文原著一起阅读，并参考本书引用的各个文献，提高学习和理解效果。
谢谢！
谢磊
2016年1月于
西安秦岭脚下 西北工业大学
导语摘要
“这本书对前沿的深度学习方法及应用进行了全面的概述，不仅包括自动语音识别(ASR)，还包括计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索。在深度学习这一领域，这是本，也是有价值的一本书，能使读者对这一领域进行广泛而深入的学习。深度学习对信息处理的很多方面（尤其对语音识别）都具有重大的影响，甚至对整个科技领域的影响也不容忽视。因此，对于有意了解这一领域的学者，这本书是*不容错过的。”
—— Sadaoki Furui，芝加哥丰田技术研究院院长，日本东京工业大学教授
作者简介
谢磊，工学博士，教授，博士生导师，西北工业大学计算机学院院长助理，西北工业大学海外引进人才，*新世纪优秀人才，陕西省青年科技新星，霍英东青年基础研究基金获得者，IEEE高级会员（Senior Member）。主要从事音频与语音信息处理、多媒体信息处理、模式识别与人机交互技术等领域的研究工作。2000年至2001年，作为访问学者在比利时布鲁塞尔自由大学（Vrije Universiteit Brussel）从事国际合作课题的研究工作。2004年在西北工业大学获得博士学位。2004年至2006年，在香港城市大学（City University of Hong Kong）媒体技术研究中心担任博士后研究员。2006年至2007年，在香港中文大学（The Chinese University of Hong Kong）微软—香港中大利群计算及界面科技联合实验室担任博士后研究员。2007年，被西工大以“海外人才引进”特聘为副教授，并入选首批“西北工业大学翱翔之星”高层次人才培养计划。2008年入选*新世纪优秀人才支持计划，2010年破格晋升为教授，同年获得陕西省青年科技新星称号。2011年12月英国东英吉利大学（University of East Anglia）访问教授。主持和参加多项国家自然科学基金、863计划、*新世纪优秀人才支持计划、香港研究资助局（RGC）项目、国际合作课题、省部级基金课题与科技计划、华为、中兴与百度等公司高校合作课题等。已在*国际学术期刊、重要会议与核心期刊上发表论文80余篇，被SCI、EI检索60余篇次。
目录
1. 引言
1.1 深度学习的定义与背景
1.2 本书的结构安排
2. 深度学习的历史
3. 三类深度学习网络
3.1 三元分类方式
3.2 无监督和生成式学习深度网络
3.3 监督学习深度网络
3.4 混合深度网络
4. 深度自编码器——一种无监督学习方法
4.1 引言
4.2 利用深度自编码器来提取语音特征
4.3 堆叠式去噪自编码器
4.4 转换自编码器
5. 预训练的深度神经网络——一种混合方法
5.1 受限玻尔兹曼机
5.2 无监督逐层预训练
5.3 DNN和HMM结合
6. 深度堆叠网络及其变种——有监督学习权值
6.1 简介
6.2 深度堆叠网络的基本结构
6.3 一种学习DSN权值的方法
6.4 张量深度堆叠网络
6.5 核化深度堆叠网络
7. 语音和音频处理中的应用
7.1 语音识别中声学模型的建立
7.2 语音合成
7.3 音频和音乐处理
8. 在语言模型和自然语言处理中的相关应用
8.1 语言模型
8.2 自然语言处理
9. 信息检索领域中的应用
9.1 信息检索简介
9.2 用基于深度自编码器的语义哈希方法对文档进行索引和检索
9.3 文档检索中的深度结构语义模型
9.4 信息检索中深度堆叠网络的应用
10. 目标识别和计算机视觉中的应用
10.1无监督或生成特征学习
10.2有监督特征学习和分类
11. 多模态和多任务学习中的典型应用
11.1 多模态：文本和图像
11.2 多模态：语音和图像
11.3 在语音、自然语言处理或者图像领域的多任务学习
12. 结论
附录
参考文献
内容摘要
“这本书对前沿的深度学习方法及应用进行了全面的概述，不仅包括自动语音识别(ASR)，还包括计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索。在深度学习这一领域，这是本，也是有价值的一本书，能使读者对这一领域进行广泛而深入的学习。深度学习对信息处理的很多方面（尤其对语音识别）都具有重大的影响，甚至对整个科技领域的影响也不容忽视。因此，对于有意了解这一领域的学者，这本书是*不容错过的。”
—— Sadaoki Furui，芝加哥丰田技术研究院院长，日本东京工业大学教授
主编推荐
谢磊，工学博士，教授，博士生导师，西北工业大学计算机学院院长助理，西北工业大学海外引进人才，*新世纪优秀人才，陕西省青年科技新星，霍英东青年基础研究基金获得者，IEEE高级会员（Senior Member）。主要从事音频与语音信息处理、多媒体信息处理、模式识别与人机交互技术等领域的研究工作。2000年至2001年，作为访问学者在比利时布鲁塞尔自由大学（Vrije Universiteit Brussel）从事国际合作课题的研究工作。2004年在西北工业大学获得博士学位。2004年至2006年，在香港城市大学（City University of Hong Kong）媒体技术研究中心担任博士后研究员。2006年至2007年，在香港中文大学（The Chinese University of Hong Kong）微软—香港中大利群计算及界面科技联合实验室担任博士后研究员。2007年，被西工大以“海外人才引进”特聘为副教授，并入选首批“西北工业大学翱翔之星”高层次人才培养计划。2008年入选*新世纪优秀人才支持计划，2010年破格晋升为教授，同年获得陕西省青年科技新星称号。2011年12月英国东英吉利大学（University of East Anglia）访问教授。主持和参加多项国家自然科学基金、863计划、*新世纪优秀人才支持计划、香港研究资助局（RGC）项目、国际合作课题、省部级基金课题与科技计划、华为、中兴与百度等公司高校合作课题等。已在*国际学术期刊、重要会议与核心期刊上发表论文80余篇，被SCI、EI检索60余篇次。
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