智能大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)

目 錄
第一部分 理 論 方 法
第1章 增強型深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t2
1．1 基于頂層生成深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法和系統(tǒng)\t2
1．1．1 研究現(xiàn)狀\t3
1．1．2 基于頂層生成深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方法\t4
1．1．3 基于頂層生成深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)\t7
1．2 基于雙向深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)對應(yīng)關(guān)系判斷、生成方法和系統(tǒng)\t9
1．2．1 研究現(xiàn)狀\t10
1．2．2 基于雙向深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)對應(yīng)關(guān)系判斷、生成方法\t11
1．2．3 基于雙向深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)對應(yīng)關(guān)系判斷、生成系統(tǒng)\t28
第2章 高效智能型深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t37
2．1 精簡輸入的深度學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng)\t37
2．1．1 研究現(xiàn)狀\t37
2．1．2 精簡輸入的深度學(xué)習(xí)方法\t38
2．1．3 精簡輸入的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)\t48
2．2 基于數(shù)據(jù)分割的深度學(xué)習(xí)方法和系統(tǒng)\t50
2．2．1 研究現(xiàn)狀\t50
2．2．2 基于數(shù)據(jù)分割的深度學(xué)習(xí)方法\t51
2．2．3 基于數(shù)據(jù)分割的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)\t57
第3章 動態(tài)智能型深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)\t60
3．1 基于有向圖的深度學(xué)習(xí)構(gòu)建方法和系統(tǒng)\t60
3．1．1 研究現(xiàn)狀\t60
3．1．2 基于有向圖的深度學(xué)習(xí)構(gòu)建方法\t61
3．1．3 基于有向圖的深度學(xué)習(xí)構(gòu)建系統(tǒng)\t70
3．2 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及層數(shù)調(diào)整方法和系統(tǒng)\t72
3．2．1 研究現(xiàn)狀\t72
3．2．2 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及層數(shù)調(diào)整方法\t74
3．2．3 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及層數(shù)調(diào)整系統(tǒng)\t80
第二部分 應(yīng) 用 實 踐
第4章 深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)智能計算應(yīng)用\t86
4．1 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的信息隱藏、提取方法和系統(tǒng)\t86
4．1．1 研究現(xiàn)狀\t86
4．1．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的信息隱藏、提取方法\t89
4．1．3 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的信息隱藏、提取系統(tǒng)\t102
4．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的婚戀對象匹配數(shù)據(jù)處理方法和系統(tǒng)\t108
4．2．1 研究現(xiàn)狀\t108
4．2．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的婚戀對象匹配數(shù)據(jù)處理方法\t109
4．2．3 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的婚戀對象匹配數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)\t120
第5章 深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)智能診斷應(yīng)用\t123
5．1 基于深度學(xué)習(xí)的面向自動診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方法和系統(tǒng)\t123
5．1．1 研究現(xiàn)狀\t124
5．1．2 基于深度學(xué)習(xí)的面向自動診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理方法\t124
5．1．3 基于深度學(xué)習(xí)的面向自動診斷的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)\t126
5．2 基于雙深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理方法和疾病診斷裝置\t132
5．2．1 研究現(xiàn)狀\t132
5．2．2 基于雙深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理方法\t133
5．2．3 基于雙深度學(xué)習(xí)的疾病診斷裝置\t145
第6章 深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)智能預(yù)測應(yīng)用\t148
6．1 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的氣象預(yù)報方法和系統(tǒng)\t148
6．1．1 研究現(xiàn)狀\t148
6．1．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的氣象預(yù)報方法\t149
6．1．3 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的氣象預(yù)報系統(tǒng)\t155
6．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的用戶數(shù)據(jù)處理方法和系統(tǒng)\t157
6．2．1 研究現(xiàn)狀\t157
6．2．2 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的用戶數(shù)據(jù)處理方法\t158
6．2．3 基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的用戶數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)\t175
結(jié)束語\t181
參考文獻\t182