本书共14章,涵盖了深度学习中的大部分学习网络方法。第1~2章介绍开发环境软件安装和深度学习相关的软件包,第3~4章是鸢尾花多分类全连接神经网络识别案例与实现,第5~6章是MINIST手写数字识别案例,第7章是FashionMNIST服装识别案例,可以加深对卷积神经网络的认识,第8章介绍CIFAR-10数据集彩色图片识
本书系统地介绍了强化学习的原理和实现,是一本理论扎实、落地性强的图书。 本书包含3个部分:第一部分为强化学习基础,讲解强化学习的基础概念和表格型强化学习方法;第二部分为强化学习进阶,讨论深度强化学习的思维方式、深度价值函数和深度策略学习方法;第三部分为强化学习前沿,介绍学术界在深度强化学习领域的主要关注方向和前沿算法。
本书全面系统地介绍了离散制造过程的批间控制理论及其设计方法,侧重于介绍混合制程批间控制研究的近期新进展。全书共7章,分为三大部分,一部分针对混合制程的控制问题,阐述了基于JADE、ANOVA、G&P-EWMA、贝叶斯估计及扩张状态观测器的批间控制理论与设计方法;二部分针对带测量时延的制程控制问题,给出系统稳定性分析、测
本教材旨在提供控制工程领域的前沿理论和技术。两大特色让这本教科书脱颖而出:首先,本书不仅提供了简单实践示例,而且提供了机器人/车辆控制、人机共享控制,尤其是大脑控制系统的第一手前沿研究的应用示例;第二,它对计算方程进行了严格的推导和清晰的解释,特别是在第三至五章中。本书基本内容包括: 第一章简要讨论了控制
"本教材的拟采用的编写思路为:“带入—基础—理论—应用—实践”。带入,是让学生了解所学知识的边界、价值和重要意义,其中涉及知识的发展历史,基本概念、发展现状、应用领域、典型案例及所能解决相关专业的一些典型问题,其中的讲授中适当穿插国之重器与国防、两弹一星精神、钱学森报国等思政教育。通过以上的内容设计激发学生的学习积极性
在大数据时代,机器学习(ML)在互联网领域取得了巨大的成功,数据应用也逐渐从“数据驱动”阶段向“模型驱动”阶段跃升,但这也给ML项目落地带来了更大的困难,为了适应时代的发展,MLOps应运而生。本书从多个方面介绍了MLOps实践路径,内容涵盖了设计、构建和部署由ML驱动的应用程序所需的各种实用技能。
本书基于C++编写,旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。本书首先介绍C++模板元编程的基础技术,然后在此基础上剖析深度学习框架的内部结构,逐一实现深度学习框架中的各个组件和功能,包括基本数据结构、运算与表达模板、基本层、复合层、循环层、求值与优化等,最终打造出一个深度学习框架。本书将深度学习框架与C++模板元编程有
本书是一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。书中通过大量案例介绍了PyTorch的使用方法、神经网络的搭建、常用神经网络(如卷积神经网络、循环神经网络)的实现,以及实用的深度学习技术,包括迁移学习、对抗生成学习、深度强化学习、图神经网络等。读者通过阅读本书,可以学会构造一个图像识别器,生成逼真的图画
这是一本写给青少年看的人工智能科普图书,目的是帮助小读者启蒙科学素养,开阔科学视野,培养科学思维,锻炼动手能力,让他们了解人工智能的过去、现在和未来,从而更好地融入人工智能时代。通过阅读本书,小读者不仅可以了解到“人工智能的工作方式”,还能一睹很多人工智能发展的过程和细节:科学家如何提出问题并想到绝妙的点子;技术如何从
本书全面介绍可解释人工智能的基础知识、理论方法和行业应用。全书分为三部分,共11章。第一部分为第1章,揭示基于数据驱动的人工智能系统决策机制,提出一种基于人机沟通交互场景的可解释人工智能范式。第二部分为第2~5章,介绍各种可解释人工智能技术方法,包括贝叶斯方法、基于因果启发的稳定学习和反事实推理、基于与或图模型的人机协