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深度學習與神經網絡
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神經網絡與深度學習是人工智能研究的重要領域,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、智能行為及其規律的科學。本書緊緊圍繞神經網絡和深度學習的基礎知識體系進行系統的梳理,力求從基礎理論、經典模型和前沿應用展開論述,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、神經網絡與深度學習的基本概念及相互關系,并對神經網絡的發展歷程和產生機理進行闡述;第2章介紹神經網絡的基本神經元模型、網絡結構、學習方法、學習規則、正則化方法、模型評估方法等基礎知識;第3~8章介紹多層感知器神經網絡、自組織競爭神經網絡、徑向基函數神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制與反饋網絡;第9章介紹深度學習網絡優化的相關內容;第10~13章介紹受限玻爾茲曼機和深度置信網絡、棧式自編碼器、生成對抗網絡和圖神經網絡;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章介紹多模態預訓練模型。深度學習是源于對含有多個隱藏層的神經網絡結構進行的研究,以便建立和模擬人腦的學習過程。本書整理了人工神經網絡從簡單到復雜的模型,歸納和總結了神經網絡的理論、方法和應用實踐。本書可以作為高等院校人工智能及相關專業或非計算機專業的參考用書,也可以作為人工智能領域的科技工作者或科研機構工作人員的參考用書。

趙眸光編著 ·人工智能 ·20萬字

機器學習實踐指南:案例應用解析
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《機器學習實踐指南:案例應用解析》是機器學習及數據分析領域不可多得的一本著作,也是為數不多的既有大量實踐應用案例又包含算法理論剖析的著作,作者針對機器學習算法既抽象復雜又涉及多門數學學科的特點,力求理論聯系實際,始終以算法應用為主線,由淺入深以全新的角度詮釋機器學習。全書分為準備篇、基礎篇、統計分析實戰篇和機器學習實戰篇。準備篇介紹了機器學習的發展及應用前景以及常用科學計算平臺,主要包括統計分析語言r、機器學習模塊mlpy和neurolab、科學計算平臺numpy、圖像識別軟件包opencv、網頁分析beautifulsoup等軟件的安裝與配置?;A篇先對數學基礎及其在機器學習領域的應用進行講述,同時推薦配套學習的數學書籍,然后運用實例說明計算平臺的使用,以python和r為實現語言,重點講解了圖像算法、信息隱藏、最小二乘法擬合、因子頻率分析、歐氏距離等,告訴讀者如何使用計算平臺完成工程應用。最后,通過大量統計分析和機器學習案例提供實踐指南,首先講解回歸分析、區間分布、數據圖形化、分布趨勢、正態分布、分布擬合等數據分析基礎,然后講解神經網絡、統計算法、歐氏距離、余弦相似度、線性與非線性回歸、數據擬合、線性濾波、圖像識別、人臉辨識、網頁分類等機器學習算法。此書可供算法工程師、IT專業人員以及機器學習愛好者參考使用。

麥好 ·人工智能 ·13.3萬字

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