本書主要講述了神經(jīng)網(wǎng)絡的重要概念和技術,并展示了如何使用Python來解決日常生活中常見的神經(jīng)網(wǎng)絡問題。本書包含了6個神經(jīng)網(wǎng)絡相關的項目,分別是糖尿病預測、出租車費用預測、圖像分類、圖像降噪、情感分析和人臉識別,這6個項目均是從頭開始實現(xiàn),且使用了不同的神經(jīng)網(wǎng)絡。在每個項目中,本書首先會提出問題,然后介紹解決該問題需要
本書主要介紹統(tǒng)計機器學習領域常用的基礎模型、算法和代碼實現(xiàn)。包括統(tǒng)計機器學習、Python語言基礎,常用的線性回歸、貝葉斯分類器、邏輯回歸、SVM、核方法、集成學習,以及深度學習中的多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、變分自編碼器、對抗生成網(wǎng)絡和強化學習等模型與優(yōu)化方法,使用Scikit-Learn、TensorF
本書系統(tǒng)介紹了知識圖譜的概念、發(fā)展歷程、技術體系、前沿技術與應用實踐。在基礎知識方面,本書囊括了知識圖譜從源數(shù)據(jù)到產(chǎn)生決策的全生命周期的各個環(huán)節(jié),分析了數(shù)據(jù)圖譜和知識圖譜的核心區(qū)別,介紹了圖譜構建和知識表示等相關關鍵技術。在前沿技術方面,全面介紹了知識圖譜自動構建、知識圖譜融合和智能推理等問題和挑戰(zhàn)。在應用實踐方面,結
本教材較為全面地介紹人工智能技術服務、人工智能開放平臺應用與實踐等內(nèi)容。全書共12個項目,包括人工智能的技術與應用設計、產(chǎn)業(yè)與應用開發(fā),智能數(shù)據(jù)服務平臺入門使用、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、圖像標注,深度學習模型定制平臺入門使用、模型訓練、模型部署,深度學習開發(fā)平臺視覺任務應用、文本任務應用、聲音任務應用等。本教材以企業(yè)用人需
本書兼顧統(tǒng)計知識的基礎性和系統(tǒng)性,系統(tǒng)介紹深度學習基礎知識和建模技術。本書共包括7章,第1章介紹機器學習、人工智能和深度學習發(fā)展歷程及相關概念;第2章介紹深度學習的理論知識,如張量、梯度、損失函數(shù)、激活函數(shù)、反向傳播等;第3章介紹基礎神經(jīng)網(wǎng)絡在二分類數(shù)據(jù)、多分類數(shù)據(jù)和連續(xù)數(shù)據(jù)上的實例構建;第4章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡模型的泛化策
本書是針對原教材(《自動控制原理(第2版)》(王衛(wèi)江、陳志銘、王曉華編著))進行的修訂。在修訂過程中,保持原書結構體系的優(yōu)點,借鑒國外經(jīng)典教材注重實用性、先進性的特點,使教材結構體系更符合專業(yè)特色。全書共分9章:緒論、控制系統(tǒng)的數(shù)學模型、時域分析法、根軌跡法、控制系統(tǒng)的頻率特性、控制系統(tǒng)的綜合與校正、現(xiàn)代控制理論基礎、
本書以營銷智能國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺為基礎,綜合應用人工智能、大數(shù)據(jù)挖掘、客戶關系管理、數(shù)據(jù)處理和信息識別等技術,從多源異構的海量數(shù)據(jù)信息開始,以企業(yè)高效營銷為目標導向,將智能化數(shù)據(jù)信息的采集、處理、分析、應用納入企業(yè)生產(chǎn)營銷環(huán)節(jié)中,實現(xiàn)中國企業(yè)全面的數(shù)字化、智能化、技術化的新營銷模式。本書內(nèi)容覆蓋營銷、營銷智
本書全面系統(tǒng)地介紹了離散制造過程的批間控制理論及其設計方法,側重于介紹混合制程批間控制研究的近期新進展。全書共7章,分為三大部分,一部分針對混合制程的控制問題,闡述了基于JADE、ANOVA、G&P-EWMA、貝葉斯估計及擴張狀態(tài)觀測器的批間控制理論與設計方法;二部分針對帶測量時延的制程控制問題,給出系統(tǒng)穩(wěn)定性分析、測
本教材旨在提供控制工程領域的前沿理論和技術。兩大特色讓這本教科書脫穎而出:首先,本書不僅提供了簡單實踐示例,而且提供了機器人/車輛控制、人機共享控制,尤其是大腦控制系統(tǒng)的第一手前沿研究的應用示例;第二,它對計算方程進行了嚴格的推導和清晰的解釋,特別是在第三至五章中。本書基本內(nèi)容包括: 第一章簡要討論了控制
本書共14章,涵蓋了深度學習中的大部分學習網(wǎng)絡方法。第1~2章介紹開發(fā)環(huán)境軟件安裝和深度學習相關的軟件包,第3~4章是鳶尾花多分類全連接神經(jīng)網(wǎng)絡識別案例與實現(xiàn),第5~6章是MINIST手寫數(shù)字識別案例,第7章是FashionMNIST服裝識別案例,可以加深對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的認識,第8章介紹CIFAR-10數(shù)據(jù)集彩色圖片識