不确定深度学习与多粒度知识发现--聚文网

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内容简介

深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向，通过学习样本数据内在规律和表示层次，表现出较好的智能行为。粒计算是新兴的、多学科交叉的研究领域，是当前计算智能领域中模拟人类思维和解决复杂问题的算法。本书旨在为广大学者和科研工作者提供不确定深度学习与多粒度知识发现领域的基础理论、模型和算法。本书内容主要包括粒计算基础概念和基础知识、基于粒计算的深度学习理论、基于粒计算的大数据知识发现模型与方法、基于多粒度理论的不确定性医学图像分割方法、多粒度深度学习模型及其可解释性等理论体系。
通过阅读此书，读者可以了解到不确定深度学习与多粒度知识发现相关领域知识以及获取该研究领域的前沿信息。本书可供高等院校人工智能、计算机科学与技术、智能科学与技术、数据科学与大数据技术、电子信息等专业高年级本科生和研究生阅读，也可供人工智能相关领域教师、研究人员参考。

前言
第1章绪论 1
1.1 大数据及其挖掘技术 1
1.2 粒计算理论 2
1.3深度学习技术 3
1.4 基于粒计算的图像处理技术 7
参考文献 8
第2章粒计算模型与算法 12
2.1 粒计算模型 12
2.1.1 粗糙集模型 12
2.1.2 模糊集理论 13
2.1.3 粒球模型 13
2.1.4 三支决策 15
2.2 面向复杂数据的扩展粗糙集模型 17
2.2.1 邻域粗糙集模型 17
2.2.2 决策粗糙集模型 18
2.2.3 邻域决策粗糙集模型 18
……

不确定深度学习与多粒度知识发现

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