本書在核正則化學(xué)習(xí)算法中引入含同倫參數(shù)的損失函數(shù),并對算法的學(xué)習(xí)性能分別進行了研究。對經(jīng)典的核正則化回歸算法和分類算法進行了研究,由于含同倫參數(shù)的損失函數(shù)是一個擬凸函數(shù),通常的凸分析方法不適用,本書采用基于擬凸函數(shù)的分析技巧對基于參數(shù)化損失的核正則化回歸算法進行誤差分析,給出了具體的誤差界。
本書是一本面向大眾的全面介紹人工智能發(fā)展史的圖鑒類知識普及讀本。人工智能是一門頗受爭議的學(xué)科:人類應(yīng)該利用人工智能實現(xiàn)超人類主義嗎,高級人工智能時代的來臨會是人類的災(zāi)難嗎。本書通過系統(tǒng)介紹人工智能的發(fā)展史、現(xiàn)狀和展望,試圖帶領(lǐng)讀者思考這些問題。
本書是一本介紹人工智能與社會發(fā)展知識的科普書,介紹了人工智能的由來和發(fā)展、人工智能的應(yīng)用、智慧教育、智慧醫(yī)療、智慧司法、機器學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法、5G助力人工智能應(yīng)用、人工智能未來發(fā)展、高性能計算機、計算機網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)、算法等內(nèi)容。本書內(nèi)容設(shè)計強調(diào)科學(xué)性、系統(tǒng)性與嚴謹性,寫作表述注重深入淺出、通俗易懂、形象生動,可作
阿里巴巴達摩院、阿里巴巴動物園聯(lián)袂打造,首個頂級科學(xué)家打造的兒童互聯(lián)網(wǎng)科普繪本,內(nèi)容包含互聯(lián)網(wǎng)工作原理,AI圖像識別,AI語音識別等知識。特色如下1、適用于5-10歲兒童,啟蒙互聯(lián)網(wǎng)知識、探索科技未知2、阿里巴巴達摩院頂級科學(xué)家撰寫,內(nèi)容涵蓋最前沿的科技,深入淺出的知識3、阿里巴巴動物園的故事首次曝光,可愛的動物形象帶
本書從語篇認知的角度出發(fā),研究面向自然語言處理的漢語語篇語義網(wǎng)絡(luò),并進一步探討基于漢語語篇語義網(wǎng)絡(luò)的自動文摘。研究內(nèi)容包括四個方面:一是研究漢語語篇語義網(wǎng)絡(luò)中的概念關(guān)系類型及其語言學(xué)特征;二是分析漢語語篇語義網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程和特點;三是分析新聞評論語篇知識空間中的語篇語義網(wǎng)絡(luò)特點;四是探討基于漢語語篇語義網(wǎng)絡(luò)的自動文摘。
隨著虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實技術(shù)的發(fā)展,打造虛擬世界的需求越來越旺盛。虛擬世界的構(gòu)造不僅包括靜態(tài)場景的構(gòu)建,還包括場景中生物體的模擬。常見的生物體包括人和飛行生物群等。對人群、飛蟲群等生命體進行仿真也就成為了當前計算機圖形學(xué)的研究熱點之一。本書基于流體模型從宏觀層面進行仿真,重點表現(xiàn)群體的全局變化,主要探討將流體模型擴展應(yīng)用
本書致力于推動人工智能的普及教育,使用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了人工智能相關(guān)知識,包括機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的基本內(nèi)容,配合人臉識別、圖像分類、語音交互等人工智能體驗案例,使讀者能快速掌握人工智能的基本概念、基本知識體系,結(jié)合波士頓房價預(yù)測和MNIST手寫數(shù)字識別兩個經(jīng)典案例,使讀者能快速掌握人工智能的開發(fā)框架,為進一
深度學(xué)習(xí)是人工智能最熱門的領(lǐng)域之一,《Python深度學(xué)習(xí)算法實戰(zhàn)》詳細介紹了常用的深度學(xué)習(xí)算法、使用TensorFlow實現(xiàn)各種算法的方法,以及算法背后的數(shù)學(xué)原理。全書分3部分共11章,其中第1部分介紹深度學(xué)習(xí)入門的相關(guān)知識、如何構(gòu)建自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以及Python機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)庫TensorFlow的使用方法。
本書揭示了一種新的智能理論--千腦理論,它為人們理解人類智能的形成機理和人工智能的未來提供了一種新思路。千腦理論認為,人類大腦使用成千上萬個類似地圖的結(jié)構(gòu)來構(gòu)建模型,從而形成智能。全書分為3個部分。第1部分主要講述了作者對人類智能的新理解,分析闡釋了大腦皮層結(jié)構(gòu)、腦海中的世界模型、大腦的秘密、大腦的地圖、與概念和語言相
本書圍繞計算智能理論方法展開,給出了人工智能算法在道路交通、城市軌道交通、高速鐵路等交通運輸工程中的應(yīng)用和創(chuàng)新案例,所闡述的方法大都是作者在相關(guān)工程研究項目中提出的理論、技術(shù)、方法及成果。內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊計算、進化計算、群智能和決策樹的基本知識,并增加計算智能最新的理論與技術(shù)研究成果,為之后的研究提供有力的參考。