智能大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)

目 錄
第一部分 理 論 方 法
第1章 增強(qiáng)型深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t2
1．1 基于頂層生成深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法和系統(tǒng)\t2
1．1．1 研究現(xiàn)狀\t3
1．1．2 基于頂層生成深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法\t4
1．1．3 基于頂層生成深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)\t7
1．2 基于雙向深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系判斷、生成方法和系統(tǒng)\t9
1．2．1 研究現(xiàn)狀\t10
1．2．2 基于雙向深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系判斷、生成方法\t11
1．2．3 基于雙向深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系判斷、生成系統(tǒng)\t28
第2章 高效智能型深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t37
2．1 精簡(jiǎn)輸入的深度學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng)\t37
2．1．1 研究現(xiàn)狀\t37
2．1．2 精簡(jiǎn)輸入的深度學(xué)習(xí)方法\t38
2．1．3 精簡(jiǎn)輸入的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)\t48
2．2 基于數(shù)據(jù)分割的深度學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng)\t50
2．2．1 研究現(xiàn)狀\t50
2．2．2 基于數(shù)據(jù)分割的深度學(xué)習(xí)方法\t51
2．2．3 基于數(shù)據(jù)分割的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)\t57
第3章 動(dòng)態(tài)智能型深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t60
3．1 基于有向圖的深度學(xué)習(xí)構(gòu)建方法和系統(tǒng)\t60
3．1．1 研究現(xiàn)狀\t60
3．1．2 基于有向圖的深度學(xué)習(xí)構(gòu)建方法\t61
3．1．3 基于有向圖的深度學(xué)習(xí)構(gòu)建系統(tǒng)\t70
3．2 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及層數(shù)調(diào)整方法和系統(tǒng)\t72
3．2．1 研究現(xiàn)狀\t72
3．2．2 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及層數(shù)調(diào)整方法\t74
3．2．3 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及層數(shù)調(diào)整系統(tǒng)\t80
第二部分 應(yīng) 用 實(shí) 踐
第4章 深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)智能計(jì)算應(yīng)用\t86
4．1 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的信息隱藏、提取方法和系統(tǒng)\t86
4．1．1 研究現(xiàn)狀\t86
4．1．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的信息隱藏、提取方法\t89
4．1．3 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的信息隱藏、提取系統(tǒng)\t102
4．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的婚戀對(duì)象匹配數(shù)據(jù)處理方法和系統(tǒng)\t108
4．2．1 研究現(xiàn)狀\t108
4．2．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的婚戀對(duì)象匹配數(shù)據(jù)處理方法\t109
4．2．3 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的婚戀對(duì)象匹配數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)\t120
第5章 深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)智能診斷應(yīng)用\t123
5．1 基于深度學(xué)習(xí)的面向自動(dòng)診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方法和系統(tǒng)\t123
5．1．1 研究現(xiàn)狀\t124
5．1．2 基于深度學(xué)習(xí)的面向自動(dòng)診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方法\t124
5．1．3 基于深度學(xué)習(xí)的面向自動(dòng)診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)\t126
5．2 基于雙深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理方法和疾病診斷裝置\t132
5．2．1 研究現(xiàn)狀\t132
5．2．2 基于雙深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理方法\t133
5．2．3 基于雙深度學(xué)習(xí)的疾病診斷裝置\t145
第6章 深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)智能預(yù)測(cè)應(yīng)用\t148
6．1 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的氣象預(yù)報(bào)方法和系統(tǒng)\t148
6．1．1 研究現(xiàn)狀\t148
6．1．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的氣象預(yù)報(bào)方法\t149
6．1．3 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的氣象預(yù)報(bào)系統(tǒng)\t155
6．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的用戶數(shù)據(jù)處理方法和系統(tǒng)\t157
6．2．1 研究現(xiàn)狀\t157
6．2．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的用戶數(shù)據(jù)處理方法\t158
6．2．3 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的用戶數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)\t175
結(jié)束語(yǔ)\t181
參考文獻(xiàn)\t182