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深度學習與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習是人工智能研究的重要領(lǐng)域,是機器學習的重要組成部分。人工智能是研究理解和模擬人類智能、智能行為及其規(guī)律的科學。本書緊緊圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習的基礎(chǔ)知識體系進行系統(tǒng)的梳理,力求從基礎(chǔ)理論、經(jīng)典模型和前沿應(yīng)用展開論述,便于讀者能夠較為全面地掌握深度學習的相關(guān)知識。全書共16章。第1章是緒論,簡要介紹人工智能、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學習的基本概念及相互關(guān)系,并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程和產(chǎn)生機理進行闡述;第2章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本神經(jīng)元模型、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、學習方法、學習規(guī)則、正則化方法、模型評估方法等基礎(chǔ)知識;第3~8章介紹多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、注意力機制與反饋網(wǎng)絡(luò);第9章介紹深度學習網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的相關(guān)內(nèi)容;第10~13章介紹受限玻爾茲曼機和深度置信網(wǎng)絡(luò)、棧式自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);第14章介紹深度強化學習;第15章介紹深度學習的可解釋性;第16章介紹多模態(tài)預訓練模型。深度學習是源于對含有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行的研究,以便建立和模擬人腦的學習過程。本書整理了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從簡單到復雜的模型,歸納和總結(jié)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論、方法和應(yīng)用實踐。本書可以作為高等院校人工智能及相關(guān)專業(yè)或非計算機專業(yè)的參考用書,也可以作為人工智能領(lǐng)域的科技工作者或科研機構(gòu)工作人員的參考用書。

趙眸光編著 ·人工智能 ·20萬字

AI嵌入式系統(tǒng):算法優(yōu)化與實現(xiàn)
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本書介紹嵌入式系統(tǒng)中的機器學習算法優(yōu)化原理、設(shè)計方法及其實現(xiàn)技術(shù)。內(nèi)容涵蓋通用嵌入式優(yōu)化技術(shù),包括基于SIMD指令集的優(yōu)化、內(nèi)存訪問模式優(yōu)化、參數(shù)量化等,并在此基礎(chǔ)上介紹了信號處理層面的優(yōu)化、AI推理算法優(yōu)化及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI算法訓練—推理聯(lián)合的優(yōu)化理論與方法。其中信號處理層面優(yōu)化介紹了基于線性代數(shù)的快速近似算法、基于多項式的快速卷積構(gòu)造技術(shù)、基于數(shù)據(jù)二進制結(jié)構(gòu)的快速乘法算法等;在AI推理層面,介紹了機器學習推理模型共性結(jié)構(gòu)、運算圖中各個算子的計算優(yōu)化途徑;對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI算法,闡述了如何將推理階段的運算量約束以及底層數(shù)據(jù)量化約束加入訓練代價函數(shù),從算法訓練端減少運算量以提升AI嵌入式系統(tǒng)的運行效率。此外,本書還通過多個自動搜索優(yōu)化參數(shù)并生成C代碼的例子介紹了通用的嵌入式環(huán)境下機器學習算法自動優(yōu)化和部署工具開發(fā)的基本知識,通過應(yīng)用示例和大量代碼說明了AI算法在通用嵌入式系統(tǒng)中的實現(xiàn)方法,力求讓讀者在理解算法的基礎(chǔ)上,通過實踐掌握高效的AI嵌入式系統(tǒng)開發(fā)的知識與技能。

應(yīng)忍冬 劉佩林編著 ·人工智能 ·13.1萬字

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