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深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向,它已成为人工智能2.0的主要组成部分。《深度学习的、优化与识别》系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。《深度学习的、优化与识别》全书共6章,分为两个部分 部分(第章~0章)系统论述了理论及算法,包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等 第二部分(第~5章)论述了常用的深度学习的平台,以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用 第6章为总结与展望,给出了深度学习的发展的历史图、前沿方向及进展。《深度学习的、优化与识别》每章都附有相关阅读材料及仿真代码,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。《深度学习的、优化与识别》可为高等院校计算机科学、电子科学与技术、信息科学、科学与
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协同进化计算与多智能体系统 焦李成 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书是作者在自然计算领域中协同进化计算和多智能体系统研究方向上近几年研究成果的系统总结。在总结目前国内外该研究方向发展现状的基础上,本书着重介绍作者在这一方向的研究成果,主要包括 组织协同进化算法,协同进化多目标优化算法,智能体进化算法,宏智能体进化模型的构造、实现及其在大规模数据分类问题、SAT问题、VLSI布图规划问题、数值优化问题、组合优化问题、约束满足问题、约束布局优化问题、时延受限组播路由问题等领域中的应用。本书算法理论与应用实践并重,不但为相关协同进化计算和多智能体系统的研究者提供研究方法以资借鉴,而且更重要的是为计算智能的应用提供新的思路和方法。本书可以为计算机科学、信息科学、人工智能自动化技术等领域从事自然计算、进化计算、协同进化计算、多智能体系统研究的相关专业技术人
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