數(shù)據(jù)處理與深度學(xué)習(xí)

目錄

第1章組合型深度學(xué)習(xí)模型

1．1基于類別樹的深度學(xué)習(xí)模型

1．1．1基于類別樹的深度學(xué)習(xí)方法

1．1．2基于類別樹的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)

1．2基于聯(lián)合聚類深度學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)識別

1．2．1基于聯(lián)合聚類深度學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)識別方法

1．2．2聯(lián)合聚類深度學(xué)習(xí)模型的數(shù)據(jù)識別系統(tǒng)

1．3基于深度學(xué)習(xí)模型的身份識別

1．3．1基于深度學(xué)習(xí)模型的身份識別方法

1．3．2基于深度學(xué)習(xí)模型的身份識別系統(tǒng)

第2章智能型深度學(xué)習(xí)模型

2．1基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型初始化

2．1．1基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型初始化方法

2．1．2基于大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型初始化系統(tǒng)

2．2深度學(xué)習(xí)模型進化

2．2．1深度學(xué)習(xí)模型進化方法

2．2．2深度學(xué)習(xí)模型進化系統(tǒng)

第3章適應(yīng)型深度學(xué)習(xí)模型

3．1期望與反期望深度學(xué)習(xí)模型

3．1．1期望與反期望深度學(xué)習(xí)方法

3．1．2期望與反期望深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)

3．2殘缺深度學(xué)習(xí)模型

3．2．1殘缺深度學(xué)習(xí)模型方法

3．2．2殘缺深度學(xué)習(xí)模型系統(tǒng)

第4章深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)報預(yù)測大數(shù)據(jù)應(yīng)用

4．1基于大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)和分析場的氣象預(yù)報

4．1．1基于大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)和分析場的氣象預(yù)報方法

4．1．2基于大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)和分析場的氣象預(yù)報系統(tǒng)

4．2基于深度學(xué)習(xí)模型的文化沖突分析預(yù)測

4．2．1基于深度學(xué)習(xí)模型的文化沖突分析預(yù)測方法

4．2．2基于深度學(xué)習(xí)模型的文化沖突分析預(yù)測系統(tǒng)

第5章深度學(xué)習(xí)模型的調(diào)度推薦大數(shù)據(jù)應(yīng)用

5．1基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)模型的云計算調(diào)度

5．1．1基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)模型的云計算調(diào)度方法

5．1．2基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)模型的云計算調(diào)度系統(tǒng)

5．2基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)模型的停車引導(dǎo)

5．2．1基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)模型的停車引導(dǎo)方法

5．2．2基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)模型的停車引導(dǎo)系統(tǒng)

5．3基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的婚戀對象匹配推薦

5．3．1基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的婚戀對象匹配推薦方法

5．3．2基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的婚戀對象匹配推薦系統(tǒng)

第6章深度學(xué)習(xí)模型的檢測診斷大數(shù)據(jù)應(yīng)用

6．1基于深度學(xué)習(xí)模型和大數(shù)據(jù)的停車位檢測

6．1．1基于深度學(xué)習(xí)模型和大數(shù)據(jù)的停車位檢測方法

6．1．2基于深度學(xué)習(xí)模型和大數(shù)據(jù)的停車位檢測系統(tǒng)

6．2基于深度學(xué)習(xí)模型面向自動診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理

6．2．1基于深度學(xué)習(xí)模型面向自動診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

6．2．2基于深度學(xué)習(xí)模型面向自動診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方法

參考文獻

結(jié)束語