數(shù)據(jù)處理與深度學習

目錄

第1章組合型深度學習模型

1．1基于類別樹的深度學習模型

1．1．1基于類別樹的深度學習方法

1．1．2基于類別樹的深度學習系統(tǒng)

1．2基于聯(lián)合聚類深度學習模型的數(shù)據(jù)識別

1．2．1基于聯(lián)合聚類深度學習模型的數(shù)據(jù)識別方法

1．2．2聯(lián)合聚類深度學習模型的數(shù)據(jù)識別系統(tǒng)

1．3基于深度學習模型的身份識別

1．3．1基于深度學習模型的身份識別方法

1．3．2基于深度學習模型的身份識別系統(tǒng)

第2章智能型深度學習模型

2．1基于大數(shù)據(jù)的深度學習模型初始化

2．1．1基于大數(shù)據(jù)的深度學習模型初始化方法

2．1．2基于大數(shù)據(jù)的深度學習模型初始化系統(tǒng)

2．2深度學習模型進化

2．2．1深度學習模型進化方法

2．2．2深度學習模型進化系統(tǒng)

第3章適應(yīng)型深度學習模型

3．1期望與反期望深度學習模型

3．1．1期望與反期望深度學習方法

3．1．2期望與反期望深度學習系統(tǒng)

3．2殘缺深度學習模型

3．2．1殘缺深度學習模型方法

3．2．2殘缺深度學習模型系統(tǒng)

第4章深度學習模型的預報預測大數(shù)據(jù)應(yīng)用

4．1基于大數(shù)據(jù)深度學習和分析場的氣象預報

4．1．1基于大數(shù)據(jù)深度學習和分析場的氣象預報方法

4．1．2基于大數(shù)據(jù)深度學習和分析場的氣象預報系統(tǒng)

4．2基于深度學習模型的文化沖突分析預測

4．2．1基于深度學習模型的文化沖突分析預測方法

4．2．2基于深度學習模型的文化沖突分析預測系統(tǒng)

第5章深度學習模型的調(diào)度推薦大數(shù)據(jù)應(yīng)用

5．1基于大數(shù)據(jù)和深度學習模型的云計算調(diào)度

5．1．1基于大數(shù)據(jù)和深度學習模型的云計算調(diào)度方法

5．1．2基于大數(shù)據(jù)和深度學習模型的云計算調(diào)度系統(tǒng)

5．2基于大數(shù)據(jù)和深度學習模型的停車引導

5．2．1基于大數(shù)據(jù)和深度學習模型的停車引導方法

5．2．2基于大數(shù)據(jù)和深度學習模型的停車引導系統(tǒng)

5．3基于大數(shù)據(jù)與深度學習的婚戀對象匹配推薦

5．3．1基于大數(shù)據(jù)與深度學習的婚戀對象匹配推薦方法

5．3．2基于大數(shù)據(jù)與深度學習的婚戀對象匹配推薦系統(tǒng)

第6章深度學習模型的檢測診斷大數(shù)據(jù)應(yīng)用

6．1基于深度學習模型和大數(shù)據(jù)的停車位檢測

6．1．1基于深度學習模型和大數(shù)據(jù)的停車位檢測方法

6．1．2基于深度學習模型和大數(shù)據(jù)的停車位檢測系統(tǒng)

6．2基于深度學習模型面向自動診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理

6．2．1基于深度學習模型面向自動診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

6．2．2基于深度學習模型面向自動診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方法

參考文獻

結(jié)束語