深度学习与信号处理： 原理与实践

本书系统地分析与提炼了深度学习的知识体系结构，按原理、框架、方法和应用的顺序组织内容，并以提高用深度学习原理来解决实际问题的能力为目标，集基础性、系统性、延展性、实践性等特点于一体。（1）基础性：从问题导入着手，对每种深度学习网络的基本结构，进行深入剖析，以帮助读者体会其中的细节，带领读者步入深度学习网络的内核世界。（2）系统性：所涉及各种深度学习网络起始于原理剖析、侧重于方法论述、扎根于信号处理领域，内容结构系统。（3）延展性：按深度学习网络“基本模型结构原理、进阶模型结构原理及应用模型结构原理”的顺序递进延伸，扩大了其在信号处理领域的应用范围。（4）实践性：以*新应用成果为依托，从问题引入、原理分析、模型建立、仿真实验及结果讨论等方面，详细分析实战案例，有助于读者自行实践。以上特点有助于为研究人员提供新思路和新方法。

这是一本系统分析与提炼深度学习知识体系结构的书籍，以提高用深度学习原理来解决实际问题的能力为目标，集基础性、系统性、延展性、实践性等特点于一体。本书从问题导入着手，对每种深度学习网络的基本结构进行深入剖析，带领读者步入深度学习网络的内核世界。 书中详细介绍了监督学习与无监督学习的基本概念，并阐述了深度学习如何通过自动提取数据特征，从而提高模型的学习效率和准确性。此外，书中还深入讲解了神经网络结构和原理，包括单层神经网络、卷积神经网络、常规模糊神经网络以及深度神经网络等。同时，书中也深入探讨了过拟合与欠拟合的基本概念，并介绍了主流深度学习框架。 本书还详细介绍了深度信念网络(DBN)的概述、稀疏自适应编码器的定义与结构以及变分自编码器的理论。此外，书中还详细阐述了隶属函数的计算方法，包括专家调查法、模糊统计法和二元对比排序法等。