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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

自學Python:編程基礎、科學計算及數據分析(第2版)
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本書是面向Python學習者和使用者的一本實用學習筆記,在前一版的基礎之上進行了全面修訂。全書共11章。第1章介紹Python的基礎知識,包括Anaconda、IPython解釋器、JupyterNotebook等Python基本工具的使用;第2章介紹Python的基本用法,包括基礎語法、數據類型、判斷與循環、函數與模塊、異常與警告、文件讀寫、內置函數;第3章介紹Python的進階用法,包括函數進階、迭代器與生成器、裝飾器、上下文管理器與with語句、變量作用域;第4章介紹Python面向對象編程,包括對象的方法與屬性、繼承與復用;第5章介紹常見的Python標準庫;第6章介紹Python科學計算基礎模塊NumPy,包括NumPy數組的操作、廣播機制、索引和讀寫;第7章介紹Python數據可視化模塊Matplotlib,包括基于函數和對象的可視化操作;第8章介紹Python科學計算進階模塊SciPy,包括概率、線性代數等模塊;第9章介紹Python數據分析基礎模塊Pandas,包括Series和DataFrame的使用;第10章介紹一個用Python分析中文小說文本的案例;第11章介紹一個用Python對手寫數字進行機器學習處理的案例。本書適合剛接觸Python的初學者以及希望使用Python處理和分析數據的讀者閱讀,也可作為學習和使用Python的工具書或參考資料使用。

李金 ·程序設計 ·9.2萬字

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