深度学习在信号与信息处理中的应用

"深入学习信号处理" 本书"Deep Learning for Signal"主要探讨了深度学习在信号和信息处理领域的应用。作者Li Deng和Dong Yu来自微软研究院，他们在书中详细介绍了深度学习的历史背景、架构分类以及在语音识别等领域的具体应用。 第1章介绍了深度学习的基础知识，包括定义和背景，并概述了全书的组织结构。这章为读者构建了对深度学习的基本理解。 第2章回顾了深度学习的发展历程，展示了从早期的神经网络到现代深度学习模型的技术演变。 第3章详述了深度学习的三大类架构：生成式、判别式和混合生成-判别式架构。这三类架构各有特点，分别适用于不同的任务场景。 - 生成式架构（如第4章的深自编码器）主要关注数据建模，能从原始数据中提取特征，例如在第4.2节中用于语音特征的提取。 - 判别式架构（如第6章的深度堆叠网络及其变体）则专注于预测或分类任务，能够根据输入数据直接做出决策。 - 混合生成-判别式架构（如第5章的预训练深度神经网络）结合了两者的优势，既能建模又能进行预测。 第4章深入讲解了深自编码器，包括基本介绍、在语音特征提取中的应用、去噪自编码器和转换自编码器。这些技术在降维和特征学习方面具有重要作用。 第5章介绍了混合架构中的预训练深度神经网络，特别是受限玻尔兹曼机（RBM）和深度信念网络（DBN/DNN）。通过RBM的堆叠，可以构建出强大的特征表示，再与隐马尔可夫模型（HMM）接口，形成强大的语音识别系统。 第6章则聚焦于判别式架构的深度堆叠网络（DSN），其介绍DSN的架构以及如何扩展到张量深度堆叠网络（TDSN），这些网络在分类和识别任务中表现出色。 第7章和第8章选取了语音识别作为深度学习应用的示例，展示了深度学习技术如何改善传统方法并提升系统性能。 这本书是深度学习在信号处理领域的一本全面指南，不仅涵盖了理论基础，还提供了丰富的实际应用案例，对于研究人员和从业者来说都是宝贵的资源。