深度学习：信息与信号处理新视角

"微软亚洲研究院推出的《Deep Learning for Signal and Information Processing》是一本关于深度学习在信号和信息处理领域的电子书，由Li Deng和Dong Yu撰写。书中深入探讨了深度学习的历史背景、架构分类、生成模型、判别模型、混合模型以及在语音识别等领域的应用。" 该书首先介绍了深度学习的基础概念和背景（Chapter 1），定义了深度学习的核心要素，并概述了全书的组织结构，为读者提供了学习指南。 接着，书中回顾了深度学习的发展历程（Chapter 2），使读者理解深度学习是如何从早期的神经网络理论逐步演变为现代人工智能领域的重要工具。 在技术层面，作者详细阐述了深度学习的三种主要架构类别（Chapter 3）：生成架构、判别架构和混合生成-判别架构。这些架构分别在数据建模、特征学习和优化任务中起到关键作用。 Chapter 4详细讲解了生成模型——深度自编码器（Deep Autoencoder）。自编码器是一种无监督学习方法，用于提取数据的潜在表示，特别是在语音特征提取方面有显著应用（Chapter 4.2）。此外，书中还提到了去噪自编码器和变换自编码器，这些变体进一步增强了自编码器的性能和应用范围。 Chapter 5关注混合模型，即预训练的深度神经网络（Pre-Trained Deep Neural Network, DNN）。这部分内容解释了受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）如何作为预训练的基础，并如何通过堆叠RBMs形成深度玻尔兹曼网络（DBN）或深度神经网络（DNN）。同时，讨论了DNN与 Hidden Markov Model (HMM) 的接口，这是语音识别中的常见技术。 Chapter 6探讨了判别模型——深度堆叠网络（Deep Stacking Network, DSN）及其变体，如张量深度堆叠网络。这些网络通过组合多个决策层来提高预测性能。 最后，书中选取了语音识别（Chapter 7）作为深度学习应用的示例，展示了深度学习在这一领域取得的突破性进展。尽管内容未完全提供，但可以推断，本书还可能涵盖了其他领域的应用，比如图像处理、自然语言处理等。 《Deep Learning for Signal and Information Processing》是深度学习初学者和专业人士的一份宝贵资源，它全面系统地介绍了深度学习的理论基础、模型架构以及实际应用，有助于读者深入理解并掌握深度学习在信号和信息处理领域的实践技巧。