Deep Learning: Methods and Applications (Foundations and Trends(r) in Signal Processing) pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

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出版者:Now Publishers Inc

作者:Li Deng

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2014-6-12

价格:USD 94.05

装帧:Paperback

isbn号码:9781601988140

丛书系列:

图书标签:

深度学习
机器学习
计算机科学
自然语言处理
人工智能
CS
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具体描述

This book is aimed to provide an overview of general deep learning methodology and its applications to a variety of signal and information processing tasks. The application areas are chosen with the following three criteria: 1) expertise or knowledge of the authors; 2) the application areas that have already been transformed by the successful use of deep learning technology, such as speech recognition and computer vision; and 3) the application areas that have the potential to be impacted significantly by deep learning and that have gained concentrated research efforts, including natural language and text processing, information retrieval, and multimodal information processing empowered by multi-task deep learning.

In Chapter 1, we provide the background of deep learning, as intrinsically connected to the use of multiple layers of nonlinear transformations to derive features from the sensory signals such as speech and visual images. In the most recent literature, deep learning is embodied also as representation learning, which involves a hierarchy of features or concepts where higher-level representations of them are defined from lower-level ones and where the same lower-level representations help to define higher-level ones. In Chapter 2, a brief historical account of deep learning is presented. In particular, selected chronological development of speech recognition is used to illustrate the recent impact of deep learning that has become a dominant technology in speech recognition industry within only a few years since the start of a collaboration between academic and industrial researchers in applying deep learning to speech recognition. In Chapter 3, a three-way classification scheme for a large body of work in deep learning is developed. We classify a growing number of deep learning techniques into unsupervised, supervised, and hybrid categories, and present qualitative descriptions and a literature survey for each category. From Chapter 4 to Chapter 6, we discuss in detail three popular deep networks and related learning methods, one in each category. Chapter 4 is devoted to deep autoencoders as a prominent example of the unsupervised deep learning techniques. Chapter 5 gives a major example in the hybrid deep network category, which is the discriminative feed-forward neural network for supervised learning with many layers initialized using layer-by-layer generative, unsupervised pre-training. In Chapter 6, deep stacking networks and several of the variants are discussed in detail, which exemplify the discriminative or supervised deep learning techniques in the three-way categorization scheme.

In Chapters 7-11, we select a set of typical and successful applications of deep learning in diverse areas of signal and information processing and of applied artificial intelligence. In Chapter 7, we review the applications of deep learning to speech and audio processing, with emphasis on speech recognition organized according to several prominent themes. In Chapters 8, we present recent results of applying deep learning to language modeling and natural language processing. Chapter 9 is devoted to selected applications of deep learning to information retrieval including Web search. In Chapter 10, we cover selected applications of deep learning to image object recognition in computer vision. Selected applications of deep learning to multi-modal processing and multi-task learning are reviewed in Chapter 11. Finally, an epilogue is given in Chapter 12 to summarize what we presented in earlier chapters and to discuss future challenges and directions.

现代信号处理的基石：从理论到实践的跨越作者： [此书未提供作者信息，此处留空或使用占位符] 出版社： [此书未提供出版社信息，此处留空或使用占位符] 页数： [此书未提供页数信息，此处留空或使用占位符] 出版年份： [此书未提供出版年份信息，此处留空或使用占位符] --- 内容提要：本书深入探讨了现代信号处理领域的核心理论、前沿方法和关键应用，旨在为读者提供一个全面而严谨的知识体系。它并非聚焦于特定的计算模型或深度学习架构，而是立足于信号的本质特性、数学描述以及传统与新兴信号处理范式的底层逻辑。全书的脉络清晰，从经典的时频分析工具出发，逐步过渡到更复杂的系统辨识、滤波设计和随机过程理论，最终展望了信号处理在信息科学中的未来走向。本书尤其注重数学基础的夯实，确保读者能够深刻理解每种方法的理论边界与适用场景。 --- 第一部分：信号的数学表征与基础分析第一章：信号的本质与连续/离散表示本章首先界定了“信号”在工程与科学中的严格定义。信号被视为信息的载体，其处理过程的有效性严重依赖于其数学描述的准确性。章节详细阐述了连续时间信号与离散时间信号的转换关系，包括采样定理（Nyquist-Shannon 定理）的精确表述及其在实际系统中的限制。重点讨论了理想采样、零阶保持（ZOH）和一阶保持（FOH）等重建方法的技术细节和误差分析。信号的能量、功率、确定性与随机性的初步区分也是本章的重点内容。第二章：傅里叶分析的深度探究傅里叶分析作为信号处理的“语言”，本章对其进行了深入且不依赖于深度学习视角的剖析。我们从连续时间傅里叶变换（CTFT）出发，详细推导了其性质，包括线性、时移、频移、卷积与乘积的对偶性。随后，过渡到离散时间傅里叶变换（DTFT）和其在有限数据情况下的近似——离散傅里叶变换（DFT）。本章对快速傅里叶变换（FFT）算法的计算复杂度和实际应用中的周期延拓效应进行了严谨的分析，探讨了窗函数（如汉宁窗、海明窗）的选择对频谱泄露抑制的机理。此外，本章还引入了周期图估计方法，为后续的功率谱密度分析奠定基础。第三章：经典滤波理论与系统响应本章聚焦于线性时不变（LTI）系统的核心概念。系统被定义为对输入信号进行转换的数学模型，其特性完全由冲激响应函数决定。本章详尽分析了卷积积分（连续域）和卷积和（离散域）的计算过程，并阐述了其在频域中简化为乘积的优势。重点内容包括因果性、稳定性（BIBO稳定性的严格定义）的判据。在滤波器设计方面，本章区分了理想滤波器（如完美矩形）的不可能性，转而探讨了经典模拟滤波器设计方法，如巴特沃斯（Butterworth）和切比雪夫（Chebyshev）滤波器的频率特性、阶数选择与原型设计，以及如何通过双线性变换将模拟滤波器转换为数字滤波器。 --- 第二部分：时频分析与多维度信号表示第四章：小波变换与多分辨率分析超越了傅里叶分析的全局频率视角，本章引入了小波变换（Wavelet Transform）作为一种局部化的时间-频率分析工具。详细阐述了连续小波变换（CWT）的尺度和平移参数对分辨率的影响，并引入了容许条件。核心内容转向了离散小波变换（DWT）及其在信号去噪、压缩中的应用。本章会详细解析多分辨率分析（MRA）的理论框架，包括尺度函数、小波函数、分解和重构滤波器组的设计，以及Dyadic采样的实现方式。第五章：随机过程理论与统计信号处理信号在真实世界中往往带有不确定性，本章转向随机信号的处理。严格定义了随机过程，包括均值函数、自相关函数和功率谱密度（PSD）。强调了平稳性（宽平稳和严平稳）的数学定义及其对分析的简化作用。本章会深入探讨维纳-辛钦定理（Wiener-Khinchin Theorem），该定理连接了时间域的自相关函数与频率域的功率谱密度。在估计方面，本章介绍了经典的方法，如周期图法和韦尔奇法（Welch's method）在降低估计方差中的作用。第六章：先进的参数化谱估计本章区别于非参数的谱估计，着重于信号可以通过有限阶模型来描述的场景。详细介绍了自回归（AR）、移动平均（MA）和自回归移动平均（ARMA）模型的数学结构。重点讨论了Yule-Walker方程在AR模型参数估计中的应用，以及Burg算法的迭代优化过程。对于信号源分离和高分辨率谱分析，本章会阐述最小方差无失真响应（MVDR）波束形成的基本原理，强调其在空间谱估计中的应用潜力，而无需诉诸于复杂的非线性优化框架。 --- 第三部分：系统辨识与优化方法第七章：线性系统辨识与状态空间模型本章将信号处理系统从经典的输入输出冲激响应视角提升到更具物理意义的状态空间表示。详细推导了连续时间和离散时间状态空间方程，并讨论了可控性和可观测性的概念。系统辨识的目标是从观测数据中估计出系统的状态空间矩阵（A, B, C, D）。本章会介绍子空间辨识方法（如N4SID），该方法通过对高维Hankel矩阵进行奇异值分解（SVD）来直接提取系统阶次和系统矩阵，避免了传统迭代优化带来的困难。第八章：经典优化在信号处理中的应用本章探讨了信号处理中遇到的优化问题，特别是那些可以通过凸优化或迭代算法求解的问题。重点分析了最小二乘（LS）方法在参数估计中的地位，包括有约束和无约束的最小二乘解法。此外，本章也涉及卡尔曼滤波（Kalman Filtering）的理论基础，将系统状态估计问题构建为一个最小均方误差（MMSE）的优化问题，并详细推导了其递推公式，强调其在实时状态跟踪中的重要性。第九章：稀疏性与压缩感知导论在数据采集和传输效率日益重要的背景下，本章引入了信号的稀疏表示和压缩感知的基本原理。定义了信号在特定基（如小波基）下的稀疏性。核心内容在于压缩感知（Compressive Sensing, CS）理论，阐述了“不相干性”的概念，以及如何通过$ell_1$范数最小化（Basis Pursuit）或迭代阈值收缩算法（ISTA）来从欠定系统（少于奈奎斯特速率的测量）中精确或近乎精确地重建信号。 --- 结语：信号处理的未来蓝图本书最后部分对信号处理领域未来的发展方向进行了梳理，重点讨论了计算资源的进步如何影响传统算法的重新实现和优化。它强调了信号处理作为一门跨学科基础科学的持续重要性，其核心在于对数据结构和信息流动的深刻理解，而非仅仅依赖于特定计算工具箱。本书提供的严谨理论框架，是未来任何高级信号处理技术（无论其名称如何）得以成功应用的基础。

作者简介

http://research.microsoft.com/en-us/people/deng/

目录信息

1. Introduction
2. Some Historical Context of Deep Learning
3. Three Classes of Deep Learning Networks
4. Deep Autoencoders - Unsupervised Learning
5. Pre-Trained Deep Neural Networks - A Hybrid
6. Deep Stacking Networks and Variants - Supervised Learning
7. Selected Applications in Speech and Audio Processing
8. Selected Applications in Language Modeling and Natural Language Processing
9. Selected Applications in Information Retrieval
10. Selected Applications in Object Recognition and Computer Vision
11. Selected Applications in Multimodal and Multi-task Learning
12. Conclusion
References
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和配图质量绝对是顶级的享受。在学习技术书籍时，清晰的图示往往能节省我数小时的理解时间，而这本书在这方面做得无可挑剔。每一个核心概念，无论是反向传播的链式法则应用，还是注意力机制的权重分配可视化，都配有精美的、信息密度适中的插图。这些图表设计得非常用心，它们不仅是文字的补充，更是解释复杂流程的视觉辅助工具。例如，书中关于批归一化（Batch Normalization）的图示，清晰地展示了层内激活值的分布变化，使得“标准化”这个抽象操作变得直观可感。这种对细节的极致追求，反映了编者对信号处理领域严谨性要求的深刻理解。读起来让人感到愉悦，阅读体验远超许多同类书籍。它让学习过程少了一些挫败感，多了一份流畅的探索乐趣。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读门槛并不算低，但它绝对物有所值。它要求读者具备一定的数学直觉和对工程实践的渴望。书中关于深度学习在特定信号处理任务（如谱分析或传感器数据融合）中的应用案例，虽然篇幅不占绝对主导，但其深度和相关性极强。它没有仅仅停留在人脸识别或自然语言处理的“大热门”案例上，而是深入到了信号处理人员日常会遇到的痛点。作者巧妙地将深度学习的框架，比如使用自编码器进行特征降维或使用LSTM处理非平稳时间序列，融入到具体的信号流程图中，这对于我们这些习惯于传统信号处理流程的工程师来说，是一个极佳的思维转换契机。这本书成功地架设了一座桥梁，连接了经典的信号处理理论与前沿的深度学习方法论，使得跨领域知识的迁移变得顺理成章。

评分☆☆☆☆☆

这是一本在信号处理领域中备受推崇的深度学习入门经典，作者以一种非常清晰且系统的方式，将复杂的理论概念娓娓道来。书中对基础数学原理的阐述深入浅出，即便是对统计学和线性代数基础不够扎实的读者，也能借助书中的详尽解释跟上思路。我特别欣赏作者在讲解核心算法时所采用的对比和类比手法，这极大地帮助我理解了不同模型之间的细微差别和适用场景。例如，书中对卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结构解析，并非仅仅停留在公式层面，而是结合了实际的信号处理任务，比如图像识别和时间序列预测，让理论真正落地。全书的编排逻辑紧凑，从最基本的神经网络结构，逐步过渡到更高级的优化技术和正则化方法，每一步的衔接都自然流畅，给人一种构建知识大厦的扎实感。它更像一位耐心且博学的导师，引导你一步步揭开深度学习的神秘面纱，而非仅仅是一本干巴巴的公式手册。如果你正打算深入这个领域，这本书无疑是一个极佳的起点，它为后续的学习打下了坚实的地基。

评分☆☆☆☆☆

阅读完这本书，我最大的感受是它的广度与深度达到了一个令人惊叹的平衡点。它没有陷入当前某些热门技术名词的狂热追逐，而是将笔墨放在了那些久经考验、真正具有“基础”意义的方法论上。书中对梯度下降变体的讨论细致入微，从基础的随机梯度下降到更复杂的Adam、RMSProp，作者不仅描述了它们的工作原理，更深入探讨了它们在不同数据集规模和特征维度下表现的差异，这对于实际项目调参优化具有极强的指导价值。再者，书中对于模型泛化能力的探讨，包括偏差-方差权衡、早停策略的理论依据，都进行了非常严谨的论证。这使得读者在实际应用中，不再是盲目地堆砌层数或神经元，而是能从更底层的原理出发，设计出既有效又不容易过拟合的模型。这种注重根基、强调原理性的叙事风格，使得这本书的价值经得起时间的考验，它教授的知识体系是稳定且通用的，而不是昙花一现的技巧集合。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是它对“不确定性量化”和“可解释性”这些高阶议题的探讨。在许多入门书籍中，模型训练完成后往往就戛然而止，但本书将重点放在了如何评估模型输出的可靠性上。它系统地介绍了贝叶斯方法在深度学习中的应用尝试，以及LIME、SHAP等可解释性工具的基本思想和局限性。对于任何需要将模型部署到关键决策系统（如医疗诊断或工业控制）的工程师或研究人员而言，知道模型为什么做出某个决策，比模型本身能做什么更为重要。书中对这些伦理和工程实践层面的深入讨论，体现了作者超越技术实现层面的深刻洞察力。这使得这本书不仅仅是一本“怎么做”的指南，更是一本关于“应该怎么做以及为什么这么做”的思考框架，极大地拓宽了我的视野。

评分☆☆☆☆☆

Review

评分☆☆☆☆☆

搞语音识别的人写的，书的布局框架多少还是受背景影响，有些地方讲得不深。

评分☆☆☆☆☆

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