深度學習：基于稀疏和低秩模型

譯者序
前言
主要作者簡介
所有作者列表
第1章引言1
11深度學習基礎(chǔ)1
12稀疏與低秩模型基礎(chǔ)2
13連接深度學習與稀疏和低秩模型2
14本書章節(jié)結(jié)構(gòu)3
15參考文獻4
第2章雙層稀疏編碼：高光譜圖像分類示例7
21引言7
22公式和算法9
221符號表示9
222聯(lián)合特征的提取和分類9
223雙層優(yōu)化公式11
224算法12
23實驗13
231對AVIRIS印第安納松樹數(shù)據(jù)的分類性能16
232對AVIRIS薩利納斯數(shù)據(jù)的分類性能17
233對帕維亞大學數(shù)據(jù)的分類性能18
24結(jié)論19
25附錄20
26參考文獻21
第3章深度0編碼器:模型展開示例23
31引言23
32相關(guān)工作24
321基于0和1的稀疏近似24
3221近似的網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)24
33深度0編碼器25
331深度0正則化編碼器25
332深度M稀疏0編碼器27
333理論屬性28
34任務(wù)驅(qū)動的優(yōu)化28
35實驗28
351實現(xiàn)28
3520稀疏近似的仿真29
353在分類上的應(yīng)用30
354在聚類上的應(yīng)用31
36結(jié)論和關(guān)于理論屬性的討論33
37參考文獻33
第4章單幅圖像超分辨率：從稀疏編碼到深度學習37
41通過具有稀疏先驗的深度網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)可靠的單幅圖像超分辨率37
411引言37
412相關(guān)研究38
413基于稀疏編碼網(wǎng)絡(luò)的圖像SR39
414用于可擴展SR的網(wǎng)絡(luò)級聯(lián)43
415真實場景下的魯棒SR45
416實現(xiàn)細節(jié)47
417實驗48
418主觀評價55
419結(jié)論和未來工作57
42學習單幅圖像超分辨率的混合深度網(wǎng)絡(luò)58
421引言58
422所提出的方法59
423實現(xiàn)細節(jié)61
424實驗結(jié)果61
425結(jié)論和未來工作65
43參考文獻66
第5章從雙層稀疏聚類到深度聚類69
51稀疏編碼和可判別聚類的聯(lián)合優(yōu)化框架69
511引言69
512模型表示70
513面向聚類的成本函數(shù)71
514實驗74
515結(jié)論79
516附錄79
52學習用于聚類的任務(wù)特定的深度架構(gòu)80
521引言80
522相關(guān)研究81
523模型表示81
524深入觀察：DTAGnet的分層聚類84
525實驗結(jié)果85
526結(jié)論92
53參考文獻92
第6章信號處理95
61深度優(yōu)化的壓縮傳感技術(shù)95
611背景95
612壓縮傳感的端到端優(yōu)化模型96
613DOCS：前饋CS和聯(lián)合優(yōu)化CS97
614實驗99
615結(jié)論102
62用于語音去噪的深度學習103
621引言103
622用于光譜去噪的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)103
623實驗結(jié)果106
624結(jié)論和未來工作110
63參考文獻111
第7章維度約簡113
71帶有局部限制的邊緣化去噪字典學習113
711引言113
712相關(guān)研究114
713帶有局部限制的邊緣化去噪字典學習模型116
714實驗124
715結(jié)論131
716未來工作131
72學習用于哈希的深度∞編碼器131
721引言132
722ADMM算法133
723深度∞編碼器134
724用于哈希的深度∞連體網(wǎng)絡(luò)136
725圖像哈希實驗137
726結(jié)論142
73參考文獻142
第8章動作識別145
81跨視角動作識別的深度學習的視角不變特征145
811引言145
812相關(guān)工作146
813深度學習的視角不變特征147
814實驗152
82基于混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度攝像機動作識別157
821引言157
822相關(guān)工作158
823混合卷積遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)159
824實驗163
83結(jié)論166
84參考文獻167
第9章風格識別和親屬關(guān)系理解171
91基于深度學習的風格分類171
911背景171
912棧式自編碼器的預備知識174
913風格中心化自編碼器174
914共識風格中心化自編碼器177
915實驗181
92可視化親屬關(guān)系理解185
921背景185
922相關(guān)工作186
923家族面部187
924正則化并行自編碼器188
925實驗結(jié)果192
93研究挑戰(zhàn)和未來工作198
94參考文獻198
第10章圖像除霧：改進技術(shù)203
101引言203
102回顧和任務(wù)描述204
1021霧建模和除霧方法204
1022RESIDE數(shù)據(jù)集205
103任務(wù)1:除霧恢復205
104任務(wù)2:用于檢測的除霧207
1041解決方案集1：增強級聯(lián)中的除霧和檢測模塊207
1042解決方案集2：域自適應(yīng)MaskRCNN208
105結(jié)論210
106參考文獻211
第11章生物醫(yī)學圖像分析：自動肺癌診斷213
111引言213
112相關(guān)研究214
113方法論214
114實驗217
115結(jié)論219
116致謝220
117參考文獻220