《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。
《邱锡鹏神经网络与深度学习理论与实践(全2册)》由邱锡鹏,飞桨教材编写组著
《强化学习(第2版)》作为强化学习思想的深度解剖之作,被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发,深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、
通过一系列的技术突破,深度学习促进了整个机器学习领域的发展。如今,即使对这种技术一无所知的程序员也可以使用简单、有效的工具来实现用数据进行学习的程序。这本畅销书的升级版借助具体的示例、简洁的理论和可用
智能优化正在成为人工智能、计算机科学、信息科学、生物信息学、仿生学、自然科学诸多领域交叉融合研究的前沿学科,它为解决许多领域中缺乏准确数学模型的复杂系统优化问题提供了强有力的工具。本书将第1版的10
《图像处理、分析与机器视觉(基于LabVIEW)》主要介绍基于LabVIEW的图像处理、分析与机器视觉系统的开发技术。全书尽量避免只进行枯燥的理论讲解,而是从实际工程应用的角度将内容分为“机器视觉系统
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面,而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌,但是掌握“数学 编程 机器学习”绝对是。这次,学习数学不再是为了考试、分数、升学,而是投
《机器学习:贝叶斯和优化方法(原书第2版)》对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索,通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类,站在全景视角将这些繁杂的方法一一打通,形成了明晰的机器学习知
本书对优化算法的理论和研究进展进行了系统的梳理,旨在帮助读者快速了解该领域的发展脉络,掌握必要的基础知识,进而推进前沿研究工作。本书首先介绍流行的机器学习模式,对重要的优化理论进行回顾,接着重点讨论已
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面,而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌,但是掌握“数学 编程 机器学习”绝对是。这次,学习数学不再是为了考试、分数、升学,而是投
本书详细阐述了与游戏人工智能相关的基本解决方案,主要包括游戏AI、移动、路径发现、决策、战略和战术AI、学习、程序化内容生成、棋盘游戏、执行管理、世界接口、工具和内容创建、游戏AI编程、游戏AI设计、
语音降噪处理是信号处理的重要分支领域。近年来,该领域在人工智能与深度学习技术的驱动下取得了突破性进展。本书系统总结语音降噪处理的深度学习方法,尽可能涵盖该方法的前沿进展。全书共分8章。第1章是绪论;第
在大数据时代中需要突破“所有知识都来自数据关联”这一框架,亟需因果关系范式融合领域知识、常识约束的问题研究,本书就描述了这样一种体系,介绍了因果关系分析和推断的思想和方法,其中包括do-操作、反事实、
智能运维是面向产品全生命周期智能制造的重要组成部分。本书介绍了状态数据预处理、状态特征提取、设备异常检测、设备故障诊断、状态趋势预测、维修规划优化、备件与成本规划、维修车间管理、智能运维系统基础平台、