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深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)是人工智能研究的重要領(lǐng)域,是機(jī)器學(xué)習(xí)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(xué)。本書緊緊圍繞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)體系進(jìn)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(kāi)論述,便于讀者能夠較為全面地掌握深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)。全書共16章。第1章是緒論,簡(jiǎn)要介紹人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的基本概念及相互關(guān)系,并對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程和產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)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(xué)習(xí)方法、學(xué)習(xí)規(guī)則、正則化方法、模型評(píng)估方法等基礎(chǔ)知識(shí);第3~8章介紹多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織競(jìng)爭(zhēng)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(jī)制與反饋網(wǎng)絡(luò);第9章介紹深度學(xué)習(xí)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(jī)和深度置信網(wǎng)絡(luò)、棧式自編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);第14章介紹深度強(qiáng)化學(xué)習(xí);第15章介紹深度學(xué)習(xí)的可解釋性;第16章介紹多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練模型。深度學(xué)習(xí)是源于對(duì)含有多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行的研究,以便建立和模擬人腦的學(xué)習(xí)過(guò)程。本書整理了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從簡(jiǎn)單到復(fù)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(shí)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(jì)算機(jī)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(jī)構(gòu)工作人員的參考用書。

趙眸光編著 ·人工智能 ·20萬(wàn)字

企業(yè)級(jí)AI技術(shù)內(nèi)幕:深度學(xué)習(xí)框架開(kāi)發(fā)+機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)+Alluxio解密
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《企業(yè)級(jí)AI技術(shù)內(nèi)幕:深度學(xué)習(xí)框架開(kāi)發(fā)+機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)+Alluxio解密》分為盤古人工智能框架開(kāi)發(fā)專題篇、機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)篇、分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇,分別對(duì)人工智能開(kāi)發(fā)框架、機(jī)器學(xué)習(xí)案例及Alluxio系統(tǒng)進(jìn)行透徹解析。盤古人工智能框架開(kāi)發(fā)專題篇,通過(guò)代碼講解多層次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、前向傳播算法、反向傳播算法、損失度計(jì)算及可視化、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和特征歸一化等內(nèi)容。機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)篇,選取機(jī)器學(xué)習(xí)中最具代表性的經(jīng)典案例,透徹講解機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理、簡(jiǎn)單線性回歸、多元線性回歸、多項(xiàng)式回歸、支持向量回歸、決策樹(shù)回歸、隨機(jī)森林回歸等回歸算法,邏輯回歸、k近鄰算法、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯、決策樹(shù)分類、隨機(jī)森林分類等分類算法、k均值聚類、層次聚類等聚類算法,以及關(guān)聯(lián)分析算法,并對(duì)回歸模型、分類模型進(jìn)行性能評(píng)估。分布式內(nèi)存管理Alluxio解密篇,詳細(xì)講解Alluxio架構(gòu)、部署、底層存儲(chǔ)及計(jì)算應(yīng)用、基本用法、運(yùn)行維護(hù)等內(nèi)容。

王家林 段智華編著 ·人工智能 ·19.9萬(wàn)字

終極算法:機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能如何重塑世界
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算法已在多大程度上影響我們的生活?購(gòu)物網(wǎng)站用算法來(lái)為你推薦商品,點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站用算法來(lái)幫你選擇餐館,GPS系統(tǒng)用算法來(lái)幫你選擇好的路線,公司用算法來(lái)選擇求職者……當(dāng)機(jī)器最終學(xué)會(huì)如何學(xué)習(xí)時(shí),將會(huì)發(fā)生什么?不同于傳統(tǒng)算法,現(xiàn)在悄然主導(dǎo)我們生活的是“能夠?qū)W習(xí)的機(jī)器”,它們通過(guò)學(xué)習(xí)我們瑣碎的數(shù)據(jù),來(lái)執(zhí)行任務(wù);它們甚至在我們還沒(méi)提出要求,就能完成我們想做的事。什么是終極算法?機(jī)器學(xué)習(xí)五大學(xué)派,每個(gè)學(xué)派都有自己的主算法,能幫助人們解決特定的問(wèn)題。而如果整合所有這些算法的優(yōu)點(diǎn),就有可能找到一種“終極算法”,該算法可以獲得過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)的所有知識(shí),這也必將創(chuàng)造新的人類文明。你為什么必須了解終極算法?不論你身處什么行業(yè)、做什么工作,了解終極算法都將帶給你嶄新的科學(xué)世界觀,預(yù)測(cè)以后的科技發(fā)展,布局未來(lái),占位未來(lái)!

(美)佩德羅·多明戈斯 ·人工智能 ·19.8萬(wàn)字

腦機(jī)穿越:腦機(jī)接口改變?nèi)祟愇磥?lái)(2021年版)

《腦機(jī)穿越》講述了“人機(jī)融合”的未來(lái),即“腦機(jī)接口時(shí)代”的到來(lái)!在未來(lái)科技的驅(qū)動(dòng)下,科幻大片的場(chǎng)景已逐漸走入現(xiàn)實(shí)。人類通過(guò)思維控制人造工具,如今聽(tīng)起來(lái)無(wú)法想象的事情,在未來(lái)會(huì)成為常態(tài)。從海洋深處到超新星禁區(qū),甚至到我們體內(nèi)細(xì)胞間的微小裂縫,人類的觸及范圍將追上我們探索未知領(lǐng)域的野心。《腦機(jī)穿越》也是“腦機(jī)接口”的簡(jiǎn)要發(fā)展史。作者尼科萊利從腦機(jī)接口對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的顛覆,到早期的“信息輸出”,即機(jī)器如何讀取大腦信息;再到現(xiàn)在科學(xué)家苦心鉆研的“信息輸入”問(wèn)題,即反饋信號(hào)如何作用于大腦……為我們描繪了一幅人類未來(lái)新圖景!在未來(lái),隨著腦機(jī)接口技術(shù)的不斷完善,很多漸凍人患者、嚴(yán)重癱瘓患者也將從中受益。腦機(jī)接口有望讓這些病患重新恢復(fù)功能性運(yùn)動(dòng),重新學(xué)會(huì)行走。同時(shí),腦機(jī)接口并不只局限在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域,作者正在進(jìn)行的“大腦校園”項(xiàng)目將是多學(xué)科合作的典范,它將提升人們的教育、健康及生活標(biāo)準(zhǔn)。甚至,我們能進(jìn)入祖先的記憶庫(kù),下載他的思想,通過(guò)他私密的感情和生動(dòng)的記憶,創(chuàng)造一次你們?cè)居肋h(yuǎn)都不可能經(jīng)歷的邂逅……對(duì)于腦機(jī)接口將為人類帶來(lái)怎樣的未來(lái)生活,這些僅是窺豹一斑。

(巴西)米格爾·尼科萊利斯 ·人工智能 ·19.8萬(wàn)字

深度學(xué)習(xí)與圍棋
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這是一本深入淺出且極富趣味的深度學(xué)習(xí)入門書。本書選取深度學(xué)習(xí)近年來(lái)最重大的突破之一AlphaGo,將其背后的技術(shù)和原理娓娓道來(lái),并配合一套基于BetaGo的開(kāi)源代碼,帶領(lǐng)讀者從零開(kāi)始一步步實(shí)現(xiàn)自己的“AlphaGo”。本書側(cè)重實(shí)踐,深入淺出,庖丁解牛般地將深度學(xué)習(xí)和AlphaGo這樣深?yuàn)W的話題變得平易近人、觸手可及,內(nèi)容非常精彩。全書共分為3個(gè)部分:第一部分介紹機(jī)器學(xué)習(xí)和圍棋的基礎(chǔ)知識(shí),并構(gòu)建一個(gè)最簡(jiǎn)圍棋機(jī)器人,作為后面章節(jié)內(nèi)容的基礎(chǔ);第二部分分層次深入介紹AlphaGo背后的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù),包括樹(shù)搜索、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)機(jī)器人和強(qiáng)化學(xué)習(xí),以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的幾個(gè)高級(jí)技巧,包括策略梯度、價(jià)值評(píng)估方法、演員-評(píng)價(jià)方法3類技術(shù);第三部分將前面兩部分準(zhǔn)備好的知識(shí)集成到一起,并最終引導(dǎo)讀者實(shí)現(xiàn)自己的AlphaGo,以及改進(jìn)版AlphaGoZero。讀完本書之后,讀者會(huì)對(duì)深度學(xué)習(xí)這個(gè)學(xué)科以及AlphaGo的技術(shù)細(xì)節(jié)有非常全面的了解,為進(jìn)一步深入鉆研AI理論、拓展AI應(yīng)用打下良好基礎(chǔ)。本書不要求讀者對(duì)AI或圍棋有任何了解,只需要了解基本的Python語(yǔ)法以及基礎(chǔ)的線性代數(shù)和微積分知識(shí)。

(美)馬克斯·帕佩拉 凱文·費(fèi)格森 ·人工智能 ·19.7萬(wàn)字

腦機(jī)穿越:腦機(jī)接口改變?nèi)祟愇磥?lái)

《腦機(jī)穿越》講述了“人機(jī)融合”的未來(lái),即“腦機(jī)接口時(shí)代”即將到來(lái)!在未來(lái)科技的驅(qū)動(dòng)下,科幻大片的場(chǎng)景已逐漸走入現(xiàn)實(shí)。人類通過(guò)思維控制人造工具,如今聽(tīng)起來(lái)無(wú)法想象的事情,在未來(lái)會(huì)成為常態(tài)。從海洋深處到超新星禁區(qū),甚至到我們體內(nèi)細(xì)胞空間的微小裂縫,人類的觸及范圍最終將追上我們探索未知領(lǐng)域的野心。《腦機(jī)穿越》也是“腦機(jī)接口”的簡(jiǎn)要發(fā)展史。作者尼科萊利從腦機(jī)接口對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的顛覆,到早期的“信息輸出”,即機(jī)器如何讀取大腦信息;再到現(xiàn)在科學(xué)家苦心鉆研的“信息輸入”問(wèn)題,即反饋信號(hào)如何作用于大腦……為我們描繪了一幅人類未來(lái)新圖景!在未來(lái),隨著腦機(jī)接口技術(shù)的不斷完善,很多漸凍人患者、嚴(yán)重癱瘓患者也將從中受益。腦機(jī)接口有望讓這些病患重新恢復(fù)功能性運(yùn)動(dòng),重新學(xué)會(huì)行走。同時(shí),腦機(jī)接口并不只局限在醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域,作者正在進(jìn)行的“大腦校園”項(xiàng)目將是多學(xué)科合作的典范,它將提升人們的教育、健康及生活標(biāo)準(zhǔn)。甚至,我們能進(jìn)入祖先的記憶庫(kù),下載他的思想,通過(guò)他最私密的感情和最生動(dòng)的記憶,創(chuàng)造一次你們?cè)居肋h(yuǎn)都不可能經(jīng)歷的邂逅……對(duì)于腦機(jī)接口將為人類帶來(lái)怎樣的未來(lái)生活,這些僅是窺豹一斑。

(巴西)米格爾·尼科萊利斯 ·人工智能 ·19.7萬(wàn)字

從機(jī)器學(xué)習(xí)到深度學(xué)習(xí):基于scikit-learn與TensorFlow的高效開(kāi)發(fā)實(shí)戰(zhàn)
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這是一本場(chǎng)景式的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐書,筆者努力做到“授人以漁,而非授人以魚”。理論方面從人工智能(AI)與機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的基本要素講起,逐步展開(kāi)有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)這三大類模型的應(yīng)用場(chǎng)景與算法原理;實(shí)踐方面通過(guò)金融預(yù)測(cè)、醫(yī)療診斷概率模型、月球登陸器、圖像識(shí)別、寫詩(shī)機(jī)器人、中國(guó)象棋博弈等案例啟發(fā)讀者將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在各行各業(yè)里,其中后三個(gè)案例使用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。本書試圖用通俗的語(yǔ)言講解涵蓋算法模型的機(jī)器學(xué)習(xí),主要內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)通用概念、三個(gè)基本科學(xué)計(jì)算工具、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、聚類模型、降維模型、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、模型遷移等。在深入淺出地解析模型與算法之后,介紹使用Python相關(guān)工具進(jìn)行開(kāi)發(fā)的方法、解析經(jīng)典案例,使讀者做到“能理解、能設(shè)計(jì)、能編碼、能調(diào)試”,沒(méi)有任何專業(yè)基礎(chǔ)的讀者在學(xué)習(xí)本書后也能夠上手設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品。本書內(nèi)容深入淺出、實(shí)例典型,適合對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、技術(shù)管理、數(shù)據(jù)分析、軟件開(kāi)發(fā)或?qū)W生讀者。閱讀本書既能了解當(dāng)前工業(yè)界的主流機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)工具的使用方法,又能從戰(zhàn)略方面掌握如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用到自己的企業(yè)與產(chǎn)品中。

劉長(zhǎng)龍 ·人工智能 ·19.6萬(wàn)字

Python強(qiáng)化學(xué)習(xí):算法、核心技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用
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本書使用受現(xiàn)實(shí)世界商業(yè)和行業(yè)問(wèn)題啟發(fā)的實(shí)際示例來(lái)講授強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的相關(guān)知識(shí)。本書分為四部分:第一部分涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)的必要背景,包括定義、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決方案的概述;第二部分深入介紹最先進(jìn)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法(規(guī)模化的深度Q-學(xué)習(xí)、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)等),包括每種算法的優(yōu)缺點(diǎn);第三部分介紹強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的高級(jí)技術(shù),包括機(jī)器教學(xué)、泛化和域隨機(jī)化、元強(qiáng)化學(xué)習(xí)等主題,還涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)中有助于改進(jìn)模型的各種高級(jí)主題;第四部分講解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的各種應(yīng)用,例如自主系統(tǒng)、供應(yīng)鏈管理、營(yíng)銷和金融、智慧城市與網(wǎng)絡(luò)安全等,并討論強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一些挑戰(zhàn)及未來(lái)方向。學(xué)完本書,你將掌握如何訓(xùn)練和部署自己的強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體來(lái)解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題。

(美)埃內(nèi)斯·比爾金 ·人工智能 ·19.5萬(wàn)字

工業(yè)級(jí)知識(shí)圖譜:方法與實(shí)踐
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本書源于阿里巴巴千億級(jí)知識(shí)圖譜構(gòu)建與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的工作總結(jié),對(duì)知識(shí)圖譜理論和大規(guī)模工業(yè)實(shí)踐進(jìn)行了全面和深入的闡述。本書以阿里巴巴的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)為中心,以深厚的理論成果為支撐,詳細(xì)闡述了知識(shí)圖譜的方方面面。首先介紹工業(yè)場(chǎng)景下知識(shí)圖譜的現(xiàn)狀、存在的問(wèn)題和架構(gòu)設(shè)計(jì);然后從知識(shí)表示、知識(shí)融合、知識(shí)獲取、知識(shí)推理、知識(shí)存儲(chǔ)和知識(shí)圖譜前沿方向等方面入手,介紹大規(guī)模商品知識(shí)圖譜的構(gòu)建方法;最后結(jié)合阿里巴巴的業(yè)務(wù)實(shí)踐,詳細(xì)介紹知識(shí)圖譜的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、技術(shù)實(shí)現(xiàn)和業(yè)務(wù)應(yīng)用細(xì)節(jié)。通過(guò)閱讀本書,讀者不僅可以從零開(kāi)始認(rèn)識(shí)知識(shí)圖譜,了解知識(shí)圖譜技術(shù)方法和前沿技術(shù)方向,而且可以熟悉知識(shí)圖譜工業(yè)實(shí)踐的實(shí)現(xiàn)路徑,清楚知識(shí)圖譜的應(yīng)用方向和方法。本書介紹的成果獲得錢偉長(zhǎng)中文信息處理科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)。本書在知識(shí)圖譜的廣度和深度上兼具極強(qiáng)的參考性,適合人工智能相關(guān)行業(yè)的管理者和研發(fā)人員、高等院校的計(jì)算機(jī)專業(yè)學(xué)生閱讀。

張偉 陳華鈞 張亦弛 ·人工智能 ·19.4萬(wàn)字

《機(jī)器學(xué)習(xí)》習(xí)題參考
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本書配套周志華教授所著的《機(jī)器學(xué)習(xí)》教材,通過(guò)大量習(xí)題考查讀者對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的理解與掌握。全書分為兩個(gè)部分:第一部分習(xí)題對(duì)應(yīng)《機(jī)器學(xué)習(xí)》第1~10章的內(nèi)容,包括緒論、模型評(píng)估與選擇、線性模型、決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、貝葉斯分類器、集成學(xué)習(xí)、聚類、降維與度量學(xué)習(xí);第二部分包含6章應(yīng)用專題,通過(guò)綜合題的形式對(duì)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行多角度考查,包括線性模型的優(yōu)化與復(fù)用、面向類別不平衡數(shù)據(jù)的分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與應(yīng)用、EM算法及其應(yīng)用、集成學(xué)習(xí)的過(guò)擬合現(xiàn)象研究、度量學(xué)習(xí)及其應(yīng)用。書中包含簡(jiǎn)答題、計(jì)算題和編程題,涵蓋不同難度級(jí)別,機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者可以通過(guò)這些習(xí)題深入了解和鞏固教材的關(guān)鍵概念,對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有一定基礎(chǔ)的讀者也可以通過(guò)習(xí)題發(fā)現(xiàn)對(duì)一些知識(shí)點(diǎn)不同角度的解讀,為后續(xù)機(jī)器學(xué)習(xí)的深入研究打下基礎(chǔ)。本書面向《機(jī)器學(xué)習(xí)》讀者以及廣大機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者,可作為高等院校人工智能、計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化及相關(guān)專業(yè)的本科生或研究生的教學(xué)輔助書籍,也可供對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的研究人員和工程技術(shù)人員閱讀參考。

葉翰嘉 詹德川 ·人工智能 ·19.3萬(wàn)字

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