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不確定深度學(xué)習(xí)與多粒度知識發(fā)現(xiàn) 版權(quán)信息
- ISBN：9787030797179
- 條形碼：9787030797179 ; 978-7-03-079717-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
不確定深度學(xué)習(xí)與多粒度知識發(fā)現(xiàn) 內(nèi)容簡介
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個新的研究方向，通過學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律和表示層次，表現(xiàn)出較好的智能行為。粒計算是新興的、多學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域，是當(dāng)前計算智能領(lǐng)域中模擬人類思維和解決復(fù)雜問題的算法。本書旨在為廣大學(xué)者和科研工作者提供不確定深度學(xué)習(xí)與多粒度知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論、模型和算法。本書內(nèi)容主要包括粒計算基礎(chǔ)概念和基礎(chǔ)知識、基于粒計算的深度學(xué)習(xí)理論、基于粒計算的大數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)模型與方法、基于多粒度理論的不確定性醫(yī)學(xué)圖像分割方法、多粒度深度學(xué)習(xí)模型及其可解釋性等理論體系。
不確定深度學(xué)習(xí)與多粒度知識發(fā)現(xiàn) 目錄
目錄前言第1章 緒論 11.1 大數(shù)據(jù)及其挖掘技術(shù) 11.2 粒計算理論 21.3深度學(xué)習(xí)技術(shù) 31.4 基于粒計算的圖像處理技術(shù) 7參考文獻(xiàn) 8第2章 粒計算模型與算法 122.1 粒計算模型 122.1.1 粗糙集模型 122.1.2 模糊集理論 132.1.3 粒球模型 132.1.4 三支決策 152.2 面向復(fù)雜數(shù)據(jù)的擴(kuò)展粗糙集模型 172.2.1 鄰域粗糙集模型 172.2.2 決策粗糙集模型 182.2.3 鄰域決策粗糙集模型 182.2.4 局部鄰域決策粗糙集模型 192.3 基于鄰域粗糙集的屬性約簡算法 202.3.1 基于鄰域依賴度的屬性約簡算法 202.3.2 基于鄰域熵的屬性約簡算法 212.3.3 基于鄰域決策錯誤率的屬性約簡算法 23參考文獻(xiàn) 24第3章 基于粗糙集和三支決策的U-Net模型及應(yīng)用 263.1 深度學(xué)習(xí)理論 263.1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本模塊 263.1.2 常用損失函數(shù) 283.1.3 隨機(jī)梯度下降算法 293.2 注意力機(jī)制 303.2.1 空間注意力機(jī)制 303.2.2 通道注意力機(jī)制 313.3 基于粗糙集的U-Net模型 323.3.1 粗糙神經(jīng)元 323.3.2 粗糙通道注意力機(jī)制 333.3.3 基于粗糙通道注意力機(jī)制的U-Net模型 353.4 基于三支決策算法的U-Net模型 373.4.1 腐蝕算子和膨脹算子 393.4.2 不確定性描述 393.4.3 三支損失函數(shù) 423.4.4 基于三支損失函數(shù)的U-Net模型 433.5 視網(wǎng)膜血管圖像分割應(yīng)用 453.5.1 數(shù)據(jù)集介紹 453.5.2 圖像預(yù)處理 473.5.3 分割評價指標(biāo) 483.5.4 基于粗糙通道注意力的U-Net視網(wǎng)膜血管分割 503.5.5 基于三支損失函數(shù)的U-Net視網(wǎng)膜血管分割 59參考文獻(xiàn) 65第4章 基于進(jìn)化算法的聚類粒計算眼底圖像建模方法
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