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人工智能:模式识别
作者:杨健
出版社:电子工业出版社

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书籍信息目录(共55章)
本书属于“国家出版基金项目”,是"人工智能出版工程”系列图书之一。模式识别是人工智能的重要组成部分,本书由南京理工大学计算机学院/人工智能学院院长及其团队编写,具有较高的专业性和实用价格,是人工智能模式识别不可多得的经典著作。

【简介】本书是"人工智能出版工程”系列图书之一。模式识别是人工智能的重要组成部分,本书简要介绍了模式识别的基本概念,以模式表示为切入点,针对近20年来模式识别领域研究的热点问题,系统阐述了线性子空间表示、非线性子空间表示、流形学习、稀疏表示、低秩模型、深度学习等方面的研究进展和相关代表性方法。 本书可供高等院校人工智能、智能科学与技术、计算机及相关专业研究生或高年级本科生阅读,也可供对模式识别感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读和参考。

随感
  • 张立烨
    模式识别的本质是对数据的抽象与归纳,书中将贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、BP神经网络等经典方法并列讨论,体现了统计方法与机器学习在分类任务中的互补性。作者以手写体识别和人脸识别为例,展示了模式识别在真实场景中的落地路径,这与现实中自动驾驶、医疗影像分析等应用高度呼应。
  • 姜思羽
    关于“模式识别”,国内外已有不少优秀的教材或专著。回顾自己20余年的研究历程,模式识别的研究热点不断变迁。这个变迁过程遵循着一条被统称为“表示学习”的主线,历经了“线性子空间表示”“非线性子空间表示”“流形学习”“稀疏表示”“低秩模型”“深度学习”等阶段。因此,我们决定循着这条主线来布局本书的章节内容。“横看成岭侧成峰,远近高低各不同”,希望本书能给读者提供一个审视“模式识别”近年来发展脉络的新视角。
  • 闫海平
    模式识别的核心,是对“规律”的极致追求。它让计算机拥有了“看见”“听见”“理解”的能力,本质上是将现实世界中的复杂现象转化为可计算的数学模型。
  • S132***971
    矩阵流形上的高维数据具有一定的冗余性,其判别能力受影响,所以需要研究在矩阵流形上的降维算法。与此同时,利用对称正定矩阵流形(如区域协方差)的黎曼特性,分析二阶视觉特征表示,已广泛应用在对象检测、纹理识别等问题中。
  • S127***808
    人工智能(AI)作为一项革命性的技术,正以前所未有的速度改变着我们的生活、工作乃至整个社会结构。它如同一股强劲的东风,既带来了前所未有的机遇,也伴随着一系列深刻的挑战。人工智能的兴起,首先体现在其强大的数据处理和决策支持能力上。
  • 赵文娟
    线性子空间表示是模式识别中一类基本的特征表示方法。其目的是寻求一个在某种意义上最优的子空间,将模式样本投影到该子空间,以投影后的模式向量作为模式的特征表示。
  • 翟雨诺
    这里最关键的步骤是如何求解子问题式(6-10)和式(6-11),其中更新E需要由{Ei}1≤i≤s构造而成。这两个基于核范数的最小化问题可通过下面矩阵的奇异值阈值算子求得闭式解。
  • 云玉芹
    场景理解的目标是使机器能够像人一样完全理解视觉场景。场景理解受到认知视觉的影响,涉及计算机视觉、认知工程和软件工程等领域。
  • 吴文晓
    模式识别在人工智能、计算机视觉、大数据分析和智能机器人等领域具有广泛的应用。本节仅介绍在经典的手写体数字图像识别与人脸图像识别应用中的算例。
  • S131***295
    非线性子空间表示是线性子空间表示的推广。如果模式样本在原始特征空间(或称输入空间)里不是线性可分的,那么,就不存在一个线性子空间使得投影后的模式样本是线性可分的。因此,需要考虑采用非线性子空间表示方法来处理此类问题。
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