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基于信息增強的圖神經網絡學習方法研究
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本書深入剖析了圖神經網絡領域所面臨的兩大核心挑戰:深度加深模型退化和監督信息過度依賴。針對這兩大挑戰,本書提出了一系列解決思路,涵蓋模型結構設計、訓練策略優化等方面的內容。全書共7章,第1章主要介紹了圖神經網絡研究的背景與意義,闡述了近年來國內外網絡表示學習與圖神經網絡的研究現狀,分析了圖神經網絡當前面臨的挑戰及其主要問題等;第2章主要對圖神經網絡進行概要論述,包括基礎的理論、典型的模型方法及應用;第3章針對圖神經網絡在節點聚合過程中面臨的節點鄰域混雜的問題,提出了一種基于混合階的圖神經網絡模型;第4章針對圖神經網絡在節點交互過程中面臨的全局結構信息缺失問題,提出了一種基于拓撲結構自適應的圖神經網絡模型;第5章針對自監督信息缺失且包含噪聲的問題,提出了一種圖結構與節點屬性聯合學習的變分圖自編碼器模型;第6章針對節點自監督信息貢獻不做區分的問題,提出了一種基于注意力機制的圖對比學習模型;第7章總結全書并對圖神經網絡可能的研究方向進行展望。本書可供從事人工智能、數據挖掘、機器學習及網絡數據分析等相關領域的科研及工程人員參考,也可作為高等院校計算機、人工智能等專業本科生與研究生的學習參考書。

王杰 ·人工智能 ·8.1萬字

智能簡史:從大爆炸到元宇宙
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本書系統講述智能現象的簡要歷史。全書共分為10章。第1章介紹本書的寫作背景、對智能的不同定義、圍繞智能現象的問題、本書對智能現象的新假說;第2章介紹宇宙從無到有的過程、不安分的宇宙、改變以穩定宇宙;第3章介紹物理學中的智能現象、重力智能、重力和暗能量、最小作用量原則、量子隱形傳態;第4章介紹化學的簡要發展歷程、耗散結構、熵增等產生;第5章介紹生物學中的智能現象、生命的定義、生命為什么存在、微生物中的智能、植物中的智能、動物中的智能;第6章介紹大腦中的新皮質結構、人類特殊的思維方式、關于大腦的理論、信息過載與信息繭房;第7章介紹1950年以前的智能機器、人工智能的誕生、符號主義、聯結主義、行為主義、學派之爭與統一、通用人工智能、智能的本質和智能科學;第8章回顧人類科技歷史中涉及的幾個重要因素,介紹促進宇宙穩定的技術發明、物質網聯、能源網聯、信息網聯、獲取智能、基于智能網聯的自動駕駛、基于智能網聯的集體強化學習、對智能的數學建模;第9章介紹元宇宙的背景、元宇宙的概念與特征、元宇宙涉及的主要技術、元宇宙的演進;第10章給出了本書的總結與未來展望。本書是科普讀物,也可以作為人工智能學習、研究、開發的參考用書。

(加)于非 ·人工智能 ·6.9萬字

人工智能+機器人入門與實戰
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樹莓派是一款基于ARM架構、Linux系統的極簡計算機,既可以用于計算機編程教育,也可以作為機器人的控制核心。第一種運行于樹莓派上的編程語言是Python,這是當前人工智能領域最為流行的編程語言。機器視覺是人工智能中重要的細分研究領域,OpenCV則是當前機器視覺領域主流的開源處理庫,可以方便地用于計算機圖像處理,并應用于面部識別、目標識別等具體問題。本書介紹在樹莓派硬件上使用Python語言,借助OpenCV庫編程,來實現具有機器視覺功能(識別和抓取特定顏色物體、識別人臉、識別特定人臉、進行面部跟蹤)的智能機器人?!度斯ぶ悄?機器人入門與實戰》力求通過一系列不同層次的軟硬件任務,由淺入深地講解人工智能的概念,同時覆蓋Linux系統操作、Python編程、機器人系統搭建等多方面的綜合知識。在本書案例中使用的主要硬件載體是可在桌面上固定運轉的雙軸云臺和三軸機械臂等,它們可以代表一類智能機器人的形態。本書遵循開源、分享的創客精神,所有的硬件材料和軟件內容均可以從公共平臺獲取,讀者在充分理解的基礎上,不必局限于本書所列硬件,可自行獲取類似設備完成項目。

陳宇航 侯俊萍 葉昶 ·人工智能 ·5.2萬字

機器學習:軟件工程方法與實現
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本書視角獨特,將軟件工程中的方法應用到機器學習實踐中,重視方法論和工程實踐的融合。本書主要有3個特點。1)機器學習的軟件工程方法:用軟件工程(SoftwareEngineering)中的工具、方法和理論指導機器學習的實踐活動。主要體現在測試驅動開發(TDD)方法、機器學習項目管理方法、工程化軟件應用于數據科學標準化環境,以及開源算法包的大量實踐應用案例等。2)機器學習全生命周期:書中全面呈現了機器學習項目開發的完整鏈路,以項目需求為起點,歷經樣本定義、數據處理、建模、模型上線、模型監控、模型重訓或重建。流程中的大部分節點獨立成章,闡述充分,并且不是單純地闡述理論,而是重在實踐。同時,聚焦機器學習中應用最廣泛和最有效的算法,使之成為貫穿機器學習項目生命周期的一條完整的學習路徑。3)提出機器學習是一門實驗學科:書中有大量的工業實踐代碼,例如數據分析包、特征離散化包、特征選擇包、集成模型框架包、大規模模型上線系統架構和對應代碼包等,對機器學習算法特性也有大量的代碼解析。書中還多次強調對于機器學習這樣一門實驗和實踐學科,工具、方法和策略的重要性,并介紹了在實際項目中對時間、人力成本等的權衡策略。本書不拘泥于公式推演、數值分析計算領域優化求解(梯度、牛頓、拉格朗日、凸優化)等主題,而重在展現機器學習的實際應用,以及各知識點的落地。在寫作方式和內容編寫等方面,本書力求既貼近工程實踐又不失理論深度,給讀者良好的閱讀體驗。

張春強 張和平 唐振 ·人工智能 ·22.4萬字

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