知識(shí)科學(xué)系列：機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用2017

定　價(jià)：￥58.00

作　者：	高陽(yáng)，陳松燦著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)著作叢書
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 人工智能

購(gòu)買這本書可以去

ISBN：	9787302487814	出版時(shí)間：	2017-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：	139	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用2017（中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)著作叢書——知識(shí)科學(xué)系列）》是對(duì)第十三屆和第十四屆中國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用研討會(huì)的一個(gè)總結(jié)，共邀請(qǐng)了與會(huì)的7位專家就其研究領(lǐng)域撰文，以綜述的形式探討了機(jī)器學(xué)習(xí)不同分支及相關(guān)領(lǐng)域的研究進(jìn)展。這些內(nèi)容涉及穩(wěn)健的矩陣回歸模型、低秩模型的閉解、面向大規(guī)模學(xué)習(xí)的隨機(jī)優(yōu)化、張量分解、基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像描述算法、標(biāo)記分布學(xué)習(xí)及其應(yīng)用，以及軟件缺陷挖掘。本書可供計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化及相關(guān)專業(yè)的研究人員、教師、研究生和工程技術(shù)人員閱讀參考。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《知識(shí)科學(xué)系列：機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用2017》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

目錄
1引言
2Tucker分解
3CP分解
4非參貝葉斯分解
4.1InfTucker分解
4.2InfTucker算法
4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5結(jié)束語(yǔ)參考文獻(xiàn)基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像描述算法靳駿奇閆子昂張長(zhǎng)水
1引言
2相關(guān)工作
3模型與方法
3.1基于多尺度局部色塊的圖像表示
3.2基于注意力的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解碼器
4實(shí)驗(yàn)與分析
4.1實(shí)驗(yàn)設(shè)定
4.2定量評(píng)估結(jié)果
4.3微軟比賽結(jié)果
4.4定性評(píng)估結(jié)果
5結(jié)束語(yǔ)參考文獻(xiàn)標(biāo)記分布學(xué)習(xí)及其應(yīng)用耿新徐寧
1引言
2學(xué)習(xí)框架
2.1符號(hào)及形式化定義
2.2評(píng)價(jià)指標(biāo)
3標(biāo)記分布學(xué)習(xí)算法
3.1“問題轉(zhuǎn)化”算法
3.2“算法改造”算法
3.3專用算法
4標(biāo)記分布學(xué)習(xí)應(yīng)用
4.1原始數(shù)據(jù)中的標(biāo)記分布
4.2基于先驗(yàn)知識(shí)的標(biāo)記分布
4.3從數(shù)據(jù)集中學(xué)到的標(biāo)記分布
5結(jié)束語(yǔ)參考文獻(xiàn)軟件缺陷挖掘黎銘
1引言
2基于編程模式挖掘軟件缺陷
3基于缺陷標(biāo)注挖掘軟件缺陷
4基于缺陷報(bào)告挖掘軟件缺陷
5結(jié)束語(yǔ)參考文獻(xiàn)