本書(shū)是一本機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面的理論+實(shí)踐讀物，主要包含機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論、回歸模型、分類(lèi)模型、聚類(lèi)模型、降維模型和深度學(xué)習(xí)模型六大部分。機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論部分包含第1、2章，主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)和工程實(shí)踐基礎(chǔ)。第3章是回歸模型部分，主要包括模型的建立、學(xué)習(xí)策略的確定和優(yōu)化算法的求解過(guò)程，最后結(jié)合三種常見(jiàn)的線性回歸模型實(shí)

創(chuàng)新高端科技資源科普化的創(chuàng)作模式，組建由"前沿科技工作者"+"有科研背景的科普創(chuàng)作者"組成的"1+1"合作模式，將最前沿的科技成果用通俗、擬人的創(chuàng)作模式文字化，形成相關(guān)圖書(shū)產(chǎn)品。通過(guò)生動(dòng)的介紹重點(diǎn)闡述這六家國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究對(duì)我們今后未來(lái)多方面的影響，同時(shí)介紹一些科研工作者的科學(xué)精神，從而激發(fā)讀者對(duì)科技創(chuàng)新的理解和參與感

本書(shū)旨在介紹作者及其研究團(tuán)隊(duì)在分布式優(yōu)化與學(xué)習(xí)理論方面的**研究成果。全書(shū)共7章，第1、2章為緒論和相關(guān)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；第3、4章為連續(xù)時(shí)間和基于采樣數(shù)據(jù)的分布式優(yōu)化算法；第5、6章分別為基于群體智能的分布式優(yōu)化算法和分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法；第7章為基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出反饋控制的分布式合作學(xué)習(xí)方案設(shè)計(jì)。本書(shū)主要關(guān)注從分布式技術(shù)

本書(shū)內(nèi)容涵蓋神經(jīng)工程的各個(gè)方面，較為全面系統(tǒng)地介紹了這門(mén)交叉學(xué)科所涉及的重要內(nèi)容。本書(shū)分上、下冊(cè)，共20章，重點(diǎn)介紹神經(jīng)工程的應(yīng)用以及研究方向，如腦-機(jī)接口、功能性電刺激、神經(jīng)成像等的基本理論知識(shí)及應(yīng)用。本書(shū)遵循從微觀到宏觀，從基礎(chǔ)到應(yīng)用，再到未來(lái)展望的順序進(jìn)行編排。全書(shū)的材料來(lái)源于各個(gè)領(lǐng)域**的書(shū)籍資料以及近年來(lái)神經(jīng)

深度學(xué)習(xí)，特別是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的重要分支領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于各種現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景，在許多問(wèn)題上都取得了超越人類(lèi)智能的結(jié)果。本書(shū)作為該領(lǐng)域的入門(mén)書(shū)籍，在內(nèi)容上涵蓋深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)踐應(yīng)用兩大方面。全書(shū)共14章，分為三個(gè)部分：第一部分為緒論；第二部分（第1～4章）介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識(shí)、

粒子群優(yōu)化算法是一種新的模仿鳥(niǎo)類(lèi)群體行為的智能優(yōu)化算法，是群體智能優(yōu)化算法的一個(gè)重要分支，已成為國(guó)際上仿生智能計(jì)算領(lǐng)域里的研究熱點(diǎn)和重點(diǎn)之一。本書(shū)共6章，分別論述了優(yōu)化問(wèn)題和仿生智能計(jì)算、模仿鳥(niǎo)群覓食行為的粒子群優(yōu)化算法、形式多樣的粒子群優(yōu)化算法、無(wú)速度項(xiàng)的粒子群優(yōu)化算法、分布估計(jì)粒子群優(yōu)化算法和粒子群優(yōu)化算法的應(yīng)用等

本書(shū)系統(tǒng)地論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要理論、控制技術(shù)及應(yīng)用實(shí)例，旨在使讀者理解和熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其控制的基本原理和主要應(yīng)用，掌握它的結(jié)構(gòu)和設(shè)計(jì)應(yīng)用方法，主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)路基礎(chǔ)論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制原理、感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)滯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CMAC網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控

計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別是目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域很熱門(mén)的三大應(yīng)用方向，本書(shū)旨在幫助零基礎(chǔ)或基礎(chǔ)較為薄弱的讀者入門(mén)深度學(xué)習(xí)，達(dá)到能夠獨(dú)立使用深度學(xué)習(xí)知識(shí)處理計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題的水平。通過(guò)閱讀本書(shū)，讀者將學(xué)到人工智能的基礎(chǔ)概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學(xué)到深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論知識(shí)，比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

《情感計(jì)算與情感機(jī)器人系統(tǒng)》在介紹情感計(jì)算、情感建模以及人機(jī)情感交互概念的基礎(chǔ)上，分析了當(dāng)前人機(jī)情感交互的研究前沿，總結(jié)了在多模態(tài)情感識(shí)別方法、人機(jī)交互氛圍場(chǎng)建模、情感意圖理解方法、情感機(jī)器人的多模態(tài)情感表達(dá)以及人機(jī)情感交互系統(tǒng)應(yīng)用方面的**研究成果，使讀者對(duì)人機(jī)情感交互有更深的理解，對(duì)促進(jìn)我國(guó)在情感計(jì)算與情感機(jī)器人領(lǐng)

本書(shū)全面梳理了各個(gè)學(xué)科與智能研究相關(guān)的成果，在此基礎(chǔ)上歸納了一般智能的構(gòu)成要素，形成了生物智能和非生物智能統(tǒng)一的智能理論體系。系統(tǒng)分析了智能的進(jìn)化、發(fā)展、使用和評(píng)價(jià)，提出了語(yǔ)義邏輯的主要準(zhǔn)則和不同于馮?諾伊曼體系的智能計(jì)算架構(gòu)。并且為構(gòu)建本書(shū)所述非生物智能體或人工智能學(xué)界討論的通用人工智能提出了一條可實(shí)現(xiàn)的路徑。本書(shū)適