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题名/责任者:

面向多视图数据融合的表示学习/张楠, 孙仕亮著

出版发行项:

北京:北京航空航天大学出版社,2023.2

ISBN及定价:

978-7-5124-4012-8/CNY69.00

载体形态项:

156页:图;24cm

个人责任者:

张楠 著

个人责任者:

孙仕亮 著

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

张楠, 博士, 温州大学讲师。博士毕业于中国矿业大学, 曾在华东师范大学从事博士后研究工作。孙仕亮, 博士, 华东师范大学教授。博士毕业于清华大学, 曾在University College London, Rutgers University, Columbia University从事访问研究工作, 并连续8年入选“中国高被引学者榜单”。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书以多视图表示学习思想为潜在主线循序渐进地展开介绍, 首先介绍基于深度生成模型的多视图表示学习方法与基于样本间图结构的多视图受限玻耳兹曼机模型, 然后给出在时间序列上的多视图表示学习方法, 最后介绍两种在视图缺失场景中的多视图表示学习方法。

使用对象附注:

本书可作为机器学习、人工智能、智能科学等专业的高年级本科生和研究生的学习用书, 并对从事相关领域的研究人员具有重要的参考价值

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