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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
  • S132***759
    数据潮涌时,万物皆显隐微痕。 算法如光,照见秩序与混沌的吻痕。
  • 云玉芹
    借鉴于生物系统的神经元工作机理,对外界刺激产生反馈并且将所受的刺激向其他的神经元传递,以及数以亿计的神经元连接的复杂网状结构,将这种生物模型约简、抽象、融于这种新型的机器学习方法——深度学习,以使得计算机具有更健壮的类人学习能力。
  • 陈治诚
    探索图像奥秘,原来自然图像可如此解构。从复杂公式到目标求解,科研之路似充满挑战,却也因未知而迷人,激励着不断钻研前行。
  • 周东静
    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。
  • 袁瑞冬
    模式的基本概念切入,提出模式识别的核心任务是“将时空分布的信息映射为符号化的分类结果”,并系统梳理了模式表示与分类方法的发展脉络。
  • 闫海平
    在艺术领域,生成式AI通过学习海量作品,能模仿梵高的笔触、李白的诗风,但机器产出的作品终究缺乏人类创作时的情感沉淀与生命体验。
  • 许婉
    如何设计一种新颖的算法框架与低秩模型方法相融合,对提升恢复的性能和效率将是一项极具挑战性的任务。
  • S132***109
    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
  • 任静
    独立产生的两个高维向量是准正交的,即噪声向量一般只会落在真实子空间的零空间中。
  • 李静
    人工智能模式识别是人工智能技术核心的重要部分,具有较高的专业性和实用价值,模式识别的基本概念,系统阐述了线性子空间表示、非线性子空间表示、流行学习、稀疏表示、低铁模型及深度学习等研究和相关方法。其核心模仿人类对信息的处理,无论是图像的识别,语音中的文字转换,还是数据中的检测,模式识别通过信息中提取关键特征,通过将数据映射到特定类别,随着深度学习发展,推动人工智能更能接近人类对实现未来应用的发展。
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