著 者：刘勇, 廖依伊著

出版者：科学出版社,2018

ISBN：978-7-03-059426-6

索书号：TP242/163

馆藏信息

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本书以提升深度学习泛化能力为目标、以嵌入先验知识的正则化方法为手段、以机器人环境感知为应用背景展开研究, 具体取得了以下四个方面的创新性研究成果: (1) 提出约束隐层特征表示的图正则自编码器。 (2) 提出约束深度神经网络结构的语义正则网络。 (3) 提出约束深度神经网络结构的嵌套残差网络。 (4) 提出约束网络输出的深度移动立方体网络。对于上述提出的关键技术, 本书在多种机器人环境感知任务上设计了定量与定性实验, 在多个数据集上检验了算法的性能, 充分验证了在正则化的统一框架下提升深度学习泛化能力的有效性。