《四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論及應(yīng)用》旨在介紹四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性理論及應(yīng)用的研究現(xiàn)狀、典型模型、常用研究方法.具體內(nèi)容包括四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漸近穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)魯棒穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)μ-穩(wěn)定性及均方穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Mittag-Leffler穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Lagrange穩(wěn)定性及H-U穩(wěn)定性、四元數(shù)神
本書系統(tǒng)地闡述了人工智能算法的基本原理、實現(xiàn)技術(shù)及其應(yīng)用,基本涵蓋了其重要理論和方法,包括了最近發(fā)展起來的并被實踐證明的新技術(shù)、新理論,如機器學習、模式識別、圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學習、群智能方法等。本書注重結(jié)合實際,通過實際問題介紹各種理論和方法,著重介紹各種智能算法的MATLAB實現(xiàn),具有較強的指導性和實用性。
圖強化學習是深度強化學習的重要分支領(lǐng)域。本書作為該領(lǐng)域的入門教材,在內(nèi)容上盡可能覆蓋圖強化學習的基礎(chǔ)知識,并提供應(yīng)用實踐案例。全書共10章,大致分為三部分:第一部分(第1~3章)介紹圖強化學習研究對象(復(fù)雜系統(tǒng)、圖和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò));第二部分(第4~7章)介紹圖強化學習基礎(chǔ)知識(圖嵌入、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度強化學習);第三部分(
近年來隨著計算機技術(shù)的快速發(fā)展,機器學習被廣泛應(yīng)用于信息檢索、自然語言處理、計算機視覺及自動化控制等方面。由于機器學習在實際應(yīng)用中對不同問題所提供的條件各不相同,如含有標簽信息的數(shù)據(jù)、不含標簽信息的數(shù)據(jù)等,針對不同的數(shù)據(jù)類型有多種解決方法:監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習。本書針對監(jiān)督和無監(jiān)督學習方法進行理論的概述、模
可解釋AI(InterpretableAI)將教會你識別模型所學習的模式及其產(chǎn)生結(jié)果的原因。通過閱讀《可解釋AI實戰(zhàn)(PyTorch版)》,你將掌握一些用于解釋白盒模型(如線性回歸和廣義可加模型)的方法,以及一些用于解釋復(fù)雜深度學習模型的方法?山忉孉I是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域,本書將該領(lǐng)域的前沿研究簡化為你可以在P
本書系統(tǒng)介紹了推薦算法的知識框架和技術(shù)細節(jié),包括召回、粗排、精排和重排等模塊。第1章從用戶體驗、內(nèi)容生產(chǎn)和平臺發(fā)展角度介紹為什么需要推薦系統(tǒng),并闡述推薦系統(tǒng)的分類及整體技術(shù)架構(gòu)。第2章介紹推薦算法模型的基礎(chǔ)——數(shù)據(jù)樣本和特征工程。第3章介紹傳統(tǒng)推薦算法。第4~7章介紹推薦系統(tǒng)中最復(fù)雜的部分——精排模塊,包括特征交叉、用
本書介紹了自組織增量學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)的人工智能技術(shù),具有強大的數(shù)據(jù)處理能力和學習能力。自組織增量學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有高度自組織結(jié)構(gòu)和增量學習能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與傳統(tǒng)機器學習方法相比,自組織增量學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更強的靈活性和適應(yīng)性,能夠更好地適應(yīng)動態(tài)環(huán)境和解決復(fù)雜的問題。
本書探討了AI領(lǐng)域的AIAgent(智能體)和生成式AI的前沿進展,以及這些技術(shù)如何重塑我們的生活和工作方式。本書首先回顧了AI技術(shù)的演變歷程,并強調(diào)了智能體的定義及其在客戶服務(wù)、醫(yī)療健康和制造業(yè)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。本書也對智能體與傳統(tǒng)軟件進行了對比,分析了智能體的自主性、適應(yīng)性和協(xié)作能力。生成式AI的崛起也被特別提及,
《機器學習實戰(zhàn):視頻教學版》基于Python語言詳細講解機器學習算法及其應(yīng)用,用于讀者快速入門機器學習。本書配套示例源代碼、PPT課件、教學視頻、教學大綱、習題與答案、作者微信答疑。《機器學習實戰(zhàn):視頻教學版》共分12章,內(nèi)容包括機器學習概述、Python數(shù)據(jù)處理基礎(chǔ)、Python常用機器學習庫、線性回歸及應(yīng)用、分類算
ChatGPT引發(fā)了新一輪關(guān)于人工智能討論的熱潮,科技圈乃至各行各業(yè)都躍躍欲試,希望借助這次AI浪潮乘勢而起。那么,回歸到個人層面,我們該如何更好地利用互聯(lián)網(wǎng)和AI技術(shù),實現(xiàn)自我價值,創(chuàng)造社會價值,充分地享受美好生活呢? 本書不僅揭示了ChatGPT的神奇之處,而且解讀了全球范圍內(nèi)的生成式人工智能產(chǎn)業(yè)格局。