本書是一本探討意識起源、勾勒人工智能未來圖景的學術(shù)性科普圖書。如今,人工智能已經(jīng)滲透到我們生活的方方面面,給我們生活帶來巨大便利的同時,也引發(fā)了人們對人工智能會威脅人類生存的擔憂。人工智能的本質(zhì)是什么?機器能產(chǎn)生意識嗎?如何度量機器的智能?在人工智能熱潮涌現(xiàn)的今天,本書作者直面人工智能研究乃至眾多前沿科學研究都繞不過去
數(shù)據(jù)挖掘與機器學習--基于R語言編程
《四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡穩(wěn)定性理論及應用》旨在介紹四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡穩(wěn)定性理論及應用的研究現(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)絡漸近穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡魯棒穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡μ-穩(wěn)定性及均方穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡Mittag-Leffler穩(wěn)定性、四元數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡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、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知識,并提供應用實踐案例。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(復雜系統(tǒng)、圖和復雜網(wǎng)絡);第二部分(第4~7章)介紹圖強化學習基礎知識(圖嵌入、圖神經(jīng)網(wǎng)絡和深度強化學習);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——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)絡及其在人工智能領(lǐng)域的應用。神經(jīng)網(wǎng)絡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。與傳統(tǒng)機器學習方法相比,自組織增量學習神經(jīng)網(wǎng)絡有更強的靈活性和適應性,能夠更好地適應動態(tài)環(huán)境和解決復雜的問題。
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、醫(yī)療健康和制造業(yè)等領(lǐng)域的廣泛應用。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、適應性和協(xié)作能力。生成式AI的崛起也被特別提及,