《人工智能 模式識(shí)別》讀書筆記思維導(dǎo)圖

《人工智能模式識(shí)別》最新版讀書筆記，下載可以直接修改思維導(dǎo)圖PPT模板參考文獻(xiàn)第章人工智能應(yīng)用模式識(shí)別方法線性空間工程成分深度例流形相關(guān)稀疏模式出版低秩模型本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01內(nèi)容簡介第1章緒論第3章非線性子空間表示人工智能出版工程叢書編委會(huì)第2章線性子空間表示第4章流形學(xué)習(xí)目錄030502040607第5章稀疏表示第7章深度學(xué)習(xí)第6章低秩模型目錄0908內(nèi)容摘要本書是"人工智能出版工程”系列圖書之一。模式識(shí)別是人工智能的重要組成部分，本書簡要介紹了模式識(shí)別的基本概念，以模式表示為切入點(diǎn)，針對(duì)近20年來模式識(shí)別領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題，系統(tǒng)闡述了線性子空間表示、非線性子空間表示、流形學(xué)習(xí)、稀疏表示、低秩模型、深度學(xué)習(xí)等方面的研究進(jìn)展和相關(guān)代表性方法。 本書可供高等院校人工智能、智能科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)研究生或高年級(jí)本科生閱讀，也可供對(duì)模式識(shí)別感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀和參考。內(nèi)容簡介人工智能出版工程叢書編委會(huì)第1章緒論1.1模式的基本概念1.2模式表示學(xué)習(xí)1.3模式分類1.4應(yīng)用算例參考文獻(xiàn)12345第1章緒論第2章線性子空間表示2.1主成分分析2.2線性鑒別分析2.3小樣本情況下的線性鑒別分析2.4二維主成分分析第2章線性子空間表示2.5二維線性鑒別分析參考文獻(xiàn)2.6應(yīng)用算例第2章線性子空間表示第3章非線性子空間表示3.1核方法的基本思想3.2核主成分分析3.3核費(fèi)希爾鑒別分析3.4完整的KFD算法（CKFD）3.5應(yīng)用算例參考文獻(xiàn)010302040506第3章非線性子空間表示第4章流形學(xué)習(xí)4.1概述4.2非線性嵌入方法4.3特殊的黎曼流形4.4流形對(duì)齊4.5應(yīng)用參考文獻(xiàn)010302040506第4章流形學(xué)習(xí)第5章稀疏表示5.1稀疏表示的基本算法5.2基于稀疏表示的特征抽取5.3基于稀疏表示的分類5.4稀疏表示的典型應(yīng)用參考文獻(xiàn)12345第5章稀疏表示第6章低秩模型6.1概述6.2與核范數(shù)有關(guān)的RPCA6.3與核范數(shù)有關(guān)的LRR6.4與核范數(shù)有關(guān)的RMR第6章低秩模型6.5應(yīng)用參考文獻(xiàn)6.6歸納與展望第6章低秩模型第7章深度學(xué)習(xí)7.1概述7.2自編碼器7.3卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)7.4遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第7章深