實用MATLAB深度學習：基于項目的方法

定　價：￥69.00

作　者：	[美] 邁克爾·帕拉斯?jié)煽耍∕ichael Paluszek）著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：	電子信息前沿技術(shù)叢書
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302567646	出版時間：	2021-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	236	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書從深度學習基礎理論和MATLAB機器學習工具箱開始，由淺入深地介紹主流深度學習技術(shù)在多個特定工程領域的技術(shù)實踐。在廣泛的場景中為讀者提供有價值的理論建模、數(shù)據(jù)生成以及網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)設計的方法與技術(shù)，這些知識將帶領讀者探尋深度學習技術(shù)的本質(zhì)，并教會讀者適當?shù)厥褂眠@類技術(shù)解決自己的研究問題。本書結(jié)合作者多年從事MATLAB商用工具箱設計的豐富經(jīng)驗，專門針對從事實際工作的工程師撰寫，覆蓋深度學習的技術(shù)細節(jié)，告訴我們深度學習集技術(shù)、科學和藝術(shù)于一體，涉及統(tǒng)計、矩陣、算法、優(yōu)化、編程、分布式計算和安全等多個領域。本書出版后，好評如潮，獲得相關領域內(nèi)眾多學者和工程師的關注。

作者簡介

　　Michael Paluszek，普林斯頓衛(wèi)星系統(tǒng)公司（PSS）總裁，獲麻省理工學院電氣工程學士學位和航空航天學的碩士學位以及工程師學位。PSS公司主要提供航空航天咨詢服務，先后基于MATLAB 開發(fā)IndoStar-1 地球同步通信衛(wèi)星的控制系統(tǒng)，推出s個商用 MATLAB 工具箱（即航天器控制工具箱），為飛機、潛艇、機器人和核聚變推進系統(tǒng)開發(fā)工具箱和軟件包，擁有廣泛的產(chǎn)品線。曾任通用電氣（GE）工程師，基于MATLAB 進行控制設計，設計Global Geospace Science Polar 設計平臺控制系統(tǒng)，領導設計GPS IIR姿態(tài)控制系統(tǒng)、Inmarsat-3 姿態(tài)控制系統(tǒng)和 Mars Observer delta-V 控制系統(tǒng)。曾研究 DMSP 氣象衛(wèi)星的姿態(tài)確定系統(tǒng)；發(fā)射超過 12 次通信衛(wèi)星，其中包括 GSTAR III 回收。在 Draper實驗室從事航天飛機、空間站和潛艇導航的工作，包括設計基于控制力矩陀螺的姿態(tài)控制系統(tǒng)。發(fā)表多篇論文，擁有十多項美國專利。著有《MATLAB 方法》《MATLAB 機器學習》《MATLAB 機器學習方法：一種問題解決方案》等多部圖書。 Stephanie Thomas，PSS公司副總裁，獲麻省理工學院航空航天學學士學位和碩士學位。近20年來，一直將MATLAB用于航空航天的分析，開發(fā)了許多軟件工具，包括用于航天器控制工具箱的 SolarSail Module、用于空軍的近距離衛(wèi)星操作工具箱、用于Prisma 衛(wèi)星任務的碰撞監(jiān)測 Simulink 模塊，以及MATLAB 和Java 車輛分析工具。提出用于空間狀況評估的新方法，比如在 MATLAB 和 C++中實現(xiàn)任何兩顆衛(wèi)星之間的一般會合問題的數(shù)字方法。為 PSS 的航天器姿態(tài)和軌道控制教科書做出貢獻，包括撰寫航天器控制工具箱的使用說明以及許多軟件用戶指南。為澳大利亞、加拿大、巴西和泰國等不同國家的工程師進行 SCT 培訓，并為NASA、空軍和歐洲航天局提供 MATLAB 咨詢。著有《MATLAB 方法》《MATLAB 機器學習》《MATLAB 機器學習方法：一種問題解決方案》等多部圖書。2016 年被選為“融合型冥王星和著陸器”項目的 NASA NIAC 研究員。譯者簡介：羅俊海，電子科技大學副教授，博士（后），碩士生導師。主持過國家自然科學基金、四川省科技廳基金、總裝預研基金和中央高校基本科研業(yè)務等15個項目，參與制訂標準6項，發(fā)表文章60余篇，其中SCI檢索50余篇，總引用1500余次。申請和授權(quán)發(fā)明專利共30余項，獲得四川省科技進步獎二等和三等各1項。出版《多源數(shù)據(jù)融合和傳感器管理》《物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)開發(fā)及應用實戰(zhàn)》《使用HTML和CSS開發(fā)WEB網(wǎng)站》等5部教材和專著，目前主要研究方向為智能計算和數(shù)據(jù)融合。

圖書目錄

目錄

第1章什么是深度學習

1.1深度學習

1.2深度學習的歷史

1.3神經(jīng)網(wǎng)絡

1.3.1日光檢測器

1.3.2“異或”神經(jīng)網(wǎng)絡

1.4深度學習與數(shù)據(jù)

1.5深度學習的類型

1.5.1多層神經(jīng)網(wǎng)絡

1.5.2卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)

1.5.3循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)

1.5.4長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)

1.5.5遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡

1.5.6時間卷積機(TCM)

1.5.7堆疊自動編碼器

1.5.8極限學習機(ELM)

1.5.9遞歸深度學習

1.5.10生成式深度學習

1.6深度學習的應用

1.7本書的組成架構(gòu)

第2章MATLAB機器學習工具箱

2.1商業(yè)MATLAB軟件

2.2MATLAB開源工具

2.2.1深度學習工具箱

2.2.2深度神經(jīng)網(wǎng)絡

2.2.3MatConvNet

2.2.4模式識別和機器學習工具箱(PRMLT)

2.3XOR示例

2.4訓練

2.5策梅洛問題

第3章利用深度學習尋找圓形

3.1引言

3.2結(jié)構(gòu)

3.2.1圖像輸入層

3.2.2二維卷積層

3.2.3批標準化層

3.2.4激活函數(shù)層

3.2.5二維最大池化層

3.2.6全連接層

3.2.7softmax層

3.2.8分類層

3.2.9將層結(jié)構(gòu)化

3.3生成數(shù)據(jù): 橢圓和圓

3.3.1問題

3.3.2解決方案

3.3.3運行過程

3.4訓練和測試

3.4.1問題

3.4.2解決方案

3.4.3運行過程

第4章電影分類

4.1引言

4.2生成電影數(shù)據(jù)庫

4.2.1問題

4.2.2解決方案

4.2.3運行過程

4.3生成觀影者數(shù)據(jù)庫

4.3.1問題

4.3.2解決方案

4.3.3運行過程

4.4訓練和測試

4.4.1問題

4.4.2解決方案

4.4.3運行過程

第5章深度學習算法

5.1構(gòu)建檢測過濾器

5.1.1問題

5.1.2解決方案

5.1.3運行過程

5.2模擬故障檢測

5.2.1問題

5.2.2解決方案

5.2.3運行過程

5.3訓練和測試

5.3.1問題

5.3.2解決方案

5.3.3運行過程

第6章托卡馬克中斷檢測

6.1引言

6.2數(shù)值模型

6.2.1動力學

6.2.2傳感器

6.2.3擾動

6.2.4控制器

6.3動力學模型

6.3.1問題

6.3.2解決方案

6.3.3運行過程

6.4等離子體仿真

6.4.1問題

6.4.2解決方案

6.4.3運行過程

6.5等離子體控制

6.5.1問題

6.5.2解決方案

6.5.3運行過程

6.6訓練和測試

6.6.1問題

6.6.2解決辦法

6.6.3運行過程

第7章分類芭蕾舞者的足尖旋轉(zhuǎn)動作

7.1引言

7.1.1慣性測量單元

7.1.2物理原理

7.2數(shù)據(jù)獲取

7.2.1問題

7.2.2解決方案

7.2.3運行過程

7.3定向

7.3.1問題

7.3.2解決方案

7.3.3運行過程

7.4舞者仿真

7.4.1問題

7.4.2解決方案

7.4.3運行過程

7.5實時繪制

7.5.1問題

7.5.2解決方案

7.5.3運行過程

7.6四元數(shù)顯示

7.6.1問題

7.6.2解決方案

7.6.3運行過程

7.7獲取數(shù)據(jù)的圖形用戶界面

7.7.1問題

7.7.2解決方案

7.7.3運行過程

7.8制作IMU腰帶

7.8.1問題

7.8.2解決方案

7.8.3運行過程

7.9測試系統(tǒng)

7.9.1問題

7.9.2解決方案

7.9.3運行過程

7.10分類足尖旋轉(zhuǎn)動作

7.10.1問題

7.10.2解決方案

7.10.3運行過程

7.11硬件資源

第8章補全句子

8.1引言

8.1.1句子的補全

8.1.2語法

8.1.3通過模式識別實現(xiàn)句子補全

8.1.4生成句子

8.2生成句子數(shù)據(jù)庫

8.2.1問題

8.2.2解決方案

8.2.3運行過程

8.3創(chuàng)建一個數(shù)字字典

8.3.1問題

8.3.2解決方案

8.3.3運行過程

8.4把句子映射為數(shù)字

8.4.1問題

8.4.2解決方案

8.4.3運行過程

8.5轉(zhuǎn)換句子

8.5.1問題

8.5.2解決方案

8.5.3運行過程

8.6訓練與測試

8.6.1問題

8.6.2解決方案

8.6.3運行過程

第9章基于地形的導航

9.1引言

9.2對飛行器建模

9.2.1問題

9.2.2解決方案

9.2.3運行過程

9.3生成一個地形模型

9.3.1問題

9.3.2解決方案

9.3.3運行過程

9.4拼合地形

9.4.1問題

9.4.2解決方案

9.4.3運行過程

9.5建立相機模型

9.5.1問題

9.5.2解決方案

9.5.3運行過程

9.6在地形圖上繪制航跡

9.6.1問題

9.6.2解決方案

9.6.3運行過程

9.7創(chuàng)建測試圖片

9.7.1問題

9.7.2解決方案

9.7.3運行過程

9.8訓練和測試

9.8.1問題

9.8.2解決方案

9.8.3運行過程

9.9仿真

9.9.1問題

9.9.2解決方案

9.9.3運行過程

第10章股票預測

10.1引言

10.2生成一個股票市場

10.2.1問題

10.2.2解決方案

10.2.3運行過程

10.3創(chuàng)建一個股票市場

10.3.1問題

10.3.2解決方案

10.3.3運行過程

10.4訓練和測試

10.4.1問題

10.4.2解決方案

10.4.3運行過程

第11章圖像分類

11.1引言

11.2使用預訓練網(wǎng)絡

11.2.1問題

11.2.2解決方案

11.2.3運行過程

第12章軌道測定

12.1引言

12.2生成軌道

12.2.1問題

12.2.2解決方案

12.2.3運行過程

12.3訓練和測試

12.3.1問題

12.3.2解決方案

12.3.3運行過程

12.4實現(xiàn)一個LSTM網(wǎng)絡

12.4.1問題

12.4.2解決方案

12.4.3運行過程

12.5圓錐截面

參考文獻

中英文術(shù)語對照表