本書系統地論述了神經網絡的主要理論、控制技術及應用實例,旨在使讀者理解和熟悉神經網絡及其控制的基本原理和主要應用,掌握它的結構和設計應用方法,主要內容包括神經網路基礎論、神經網絡控制原理、感知器神經網絡、BP神經網絡、時滯神經網絡、CMAC網絡、模糊神經網絡控
計算機視覺、自然語言處理和語音識別是目前深度學習領域很熱門的三大應用方向,本書旨在幫助零基礎或基礎較為薄弱的讀者入門深度學習,達到能夠獨立使用深度學習知識處理計算機視覺問題的水平。通過閱讀本書,讀者將學到人工智能的基礎概念及Python編程技能,掌握PyTorch的使用方法,學到深度學習相關的理論知識,比如卷積神經網絡
《情感計算與情感機器人系統》在介紹情感計算、情感建模以及人機情感交互概念的基礎上,分析了當前人機情感交互的研究前沿,總結了在多模態(tài)情感識別方法、人機交互氛圍場建模、情感意圖理解方法、情感機器人的多模態(tài)情感表達以及人機情感交互系統應用方面的**研究成果,使讀者對人機情感交互有更深的理解,對促進我國在情感計算與情感機器人領
本書全面梳理了各個學科與智能研究相關的成果,在此基礎上歸納了一般智能的構成要素,形成了生物智能和非生物智能統一的智能理論體系。系統分析了智能的進化、發(fā)展、使用和評價,提出了語義邏輯的主要準則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計算架構。并且為構建本書所述非生物智能體或人工智能學界討論的通用人工智能提出了一條可實現的路徑。本書適
本書是國內較早關于TensorFlow大數據與量化交易的原創(chuàng)圖書,配合zwPython開發(fā)平臺和zwQuant開源量化軟件學習,是一套完整的大數據分析、量化交易的學習教材,可直接用于實盤交易。本書有三大特色:*,以實盤個案分析為主,全程配有Python代碼;第二,包含大量的圖文案例和Python源碼,無須專業(yè)編程基礎,
TensorFlow是谷歌2015年開源的主流深度學習框架,目前已得到廣泛應用。本書為TensorFlow入門參考書,旨在幫助讀者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度學習。書中省略了煩瑣的數學模型推導,從實際應用問題出發(fā),通過具體的TensorFlow示例介紹如何使用深度學習解決實際問題。書中包含深度學習的
《深入淺出強化學習:原理入門》用通俗易懂的語言深入淺出地介紹了強化學習的基本原理,覆蓋了傳統的強化學習基本方法和當前炙手可熱的深度強化學習方法。開篇從*基本的馬爾科夫決策過程入手,將強化學習問題納入到嚴謹的數學框架中,接著闡述了解決此類問題*基本的方法動態(tài)規(guī)劃方法,并從中總結出解決強化學習問題的基本思路:交互迭代策略評
內容簡介 面對科技的迅猛發(fā)展,我國政府制定了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面,并提出:人工智能產業(yè)要成為新的重要經濟增長點,而且要在2030年成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心,為躋身創(chuàng)新型國家前列和經濟強國奠定重要基礎。 《人工智能》一書由騰訊一流團隊與工信部高端智庫傾
本書內容包括:知識重構與抽象模型框架及其擴展概述;業(yè)務流程模型與抽象相關概念;KRA模型框架的智能世界擴展;業(yè)務流程的一般抽象模型框架;基于聚類技術的業(yè)務流程模型抽象。
本書基于多重共現的知識發(fā)現方法的研究致力于將三個或三個以上特征項共現的現象作為研究主體,在總結現有的共現研究方法、數據挖掘技術、可視化技術、知識發(fā)現方法的基礎上,拓展共現現象的研究范圍。本書界定了多重共現的概念,構建了一套多重共現的基礎理論體系,研究了可用于多重共現的可視化方式,設計并開發(fā)了三重共現的可視化分析工具,并