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深度学习与视觉神经信息编解码技术
暂无简介
作者：
闫镔 乔凯 张驰 主编
定价：
149.00元
出版时间：
2026-01-30
ISBN：
978-7-04-065627-5
物料号：
65627-00
读者对象：
高等职业教育
一级分类：
计算机大类
二级分类：
计算机类
三级分类：
计算机应用技术
重点项目：
暂无
版面字数：
330.00千字
开本：
16开
装帧形式：
精装
版次：
1
最新版次印刷时间：
2026-01-08
- 前辅文
- 第一章 绪论
- 1.1 脑科学与人工智能
- 1.1.1 脑科学
- 1.1.2 人工智能
- 1.2 脑功能成像
- 1.2.1 功能性磁共振成像
- 1.2.2 脑电图
- 1.2.3 局部场电位
- 1.3 视觉信息编解码
- 1.3.1 视觉信息编码
- 1.3.2 视觉信息解码
- 1.4 本章小结
- 参考文献
- 1.1 脑科学与人工智能
- 第二章 大脑视觉神经信息处理机制
- 2.1 视觉信息
- 2.1.1 视觉信息感知
- 2.1.2 视觉信息处理
- 2.1.3 视觉信息编码
- 2.2 视觉认知
- 2.2.1 视觉认知机制
- 2.2.2 运动知觉
- 2.2.3 立体视觉
- 2.2.4 颜色视觉
- 2.3 视觉计算理论
- 2.3.1 马尔视觉计算理论
- 2.3.2 格式塔视觉计算理论
- 2.4 本章小结
- 参考文献
- 2.1 视觉信息
- 第三章 视觉编解码建模基础
- 3.1 fMRI视觉刺激实验
- 3.1.1 fMRI实验设计
- 3.1.2 fMRI数据采集
- 3.2 fMRI数据处理基础
- 3.2.1 fMRI数据预处理
- 3.2.2 一般线性模型分析
- 3.2.3 视觉编解码公开数据集介绍
- 3.3 视觉编解码模型基础
- 3.3.1 图像表征模型
- 3.3.2 数据分类模型
- 3.3.3 图像生成模型
- 3.4 视觉信息编解码评价指标
- 3.4.1 视觉信息编码评价指标
- 3.4.2 语义解码评价指标
- 3.4.3 重构评价指标
- 3.5 本章小结
- 参考文献
- 3.1 fMRI视觉刺激实验
- 第四章 深度神经网络模型
- 4.1 神经网络与深度神经网络
- 4.1.1 神经网络
- 4.1.2 深度神经网络
- 4.2 卷积神经网络
- 4.2.1 发展历程
- 4.2.2 基本原理
- 4.2.3 典型网络结构
- 4.3 深度生成模型
- 4.3.1 自编码器
- 4.3.2 生成对抗网络
- 4.3.3 扩散模型
- 4.4 本章小结
- 参考文献
- 4.1 神经网络与深度神经网络
- 第五章 视觉信息编码模型
- 5.1 从可解释性出发构建视觉编码模型
- 5.1.1 Gabor小波金字塔特征模型
- 5.1.2 图像文本描述特征模型
- 5.2 从高准确性出发构建视觉编码模型
- 5.2.1 迁移学习模型
- 5.2.2 端到端编码模型
- 5.3 特征融合模型
- 5.3.1 端到端的GaborNet模型
- 5.3.2 实验结果及分析
- 5.3.3 基于模型可视化的视觉加工机制分析
- 5.4 本章小结
- 参考文献
- 5.1 从可解释性出发构建视觉编码模型
- 第六章 视觉信息解码分类模型
- 6.1 视觉分类模型简介
- 6.1.1 体素降维方法
- 6.1.2 视觉分类方式
- 6.2 两阶段式模型
- 6.3 端到端式模型
- 6.3.1 基于循环神经网络的视觉分类模型
- 6.3.2 基于注意力机制的视觉分类模型
- 6.4 本章小结
- 参考文献
- 6.1 视觉分类模型简介
- 第七章 视觉信息解码重构模型
- 7.1 两阶段式模型
- 7.1.1 简单图像重构模型
- 7.1.2 自然图像重构模型
- 7.2 端到端式模型
- 7.2.1 生成对抗网络视觉重构
- 7.2.2 变分自编码器视觉重构
- 7.2.3 扩散模型视觉重构
- 7.3 本章小结
- 参考文献
- 7.1 两阶段式模型
- 第八章 视觉信息的对抗鲁棒性分析
- 8.1 深度网络对抗鲁棒性
- 8.1.1 对抗样本简介
- 8.1.2 对抗样本的生成方法
- 8.2 视觉信息机制与CNN鲁棒性分析
- 8.2.1 实验设计与数据处理
- 8.2.2 对抗鲁棒模型的视觉信息机制
- 8.2.3 视觉编码模型的对抗图像视觉信息机制分析
- 8.3 初级区视觉信息机制启发的CNN鲁棒性改进
- 8.3.1 对抗鲁棒性和V1编码可解释性的关系
- 8.3.2 VOneNet模型结构
- 8.3.3 实验结果及分析
- 8.4 本章小结
- 参考文献
- 8.1 深度网络对抗鲁棒性
