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神经网络权值直接确定法 张雨浓 著 中山大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《神经网络权值直接确定法》提出了一种神经网络权值直接确定的方法。不同于传统的神经网络迭代学习思想,新方法可以一步直接计算出学习型神经网络的最优权值,展示其在计算速度和学习精度方面的优越性。考虑到人工神经网络拓扑结构与其性能有着密切的关系,因此,围绕网络结构(隐神经元数)进行性能优化一直以来都是人工神经网络研究的一个重要方向;基于提出的权值直接确定方法,《神经网络权值直接确定法》提出了神经网络结构(隐神经元数)最优确定算法,从而可以快速确定性地得到神经网络的最佳(或较佳)拓扑结构。
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自制深度学习推理框架 傅莘莘 著 计算机控制仿真与人工智能专业科技 新华书店正版图书籍
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深度学习轻松学:核心算法与视觉实践 冯超 著 电子工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《深度学习轻松学:核心算法与视觉实践》介绍了深度学习基本算法和视觉领域的应用实例。书中以轻松直白的语言,生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识,并深入剖析了算法的原理与本质。同时,书中还配有大量案例与源码,帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。除此之外,书中还介绍了深度学习在视觉领域的应用,从原理层面揭示其思路思想,帮助读者在此领域中夯实技术基础。 《深度学习轻松学:核心算法与视觉实践》十分适合对深度学习感兴趣,希望对深层模型有较深入了解的读者阅读。
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自己动手写神经网络葛一鸣 著人民邮电出版社9787115462015 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
《自己动手写神经网络》讲解通俗易懂,使用简单的语言描述人工神经网络的原理,并力求以具体实现与应用为导向,除了理论介绍外,每一章节的应用和实践都有具体的实例实现,让读者达到学以致用。《自己动手写神经网络》分为11章,主要内容为:简单的人工神经网络模型和理论应用;介绍了一个基于Java的人工神经网络框架Neuroph;介绍了基于Neuroph开发一个简单的人工神经网络系统—感知机;介绍了ADALINE网络以及使用Neuroph实现ADALINE神经网络;介绍了BP神经网络的基本原理和具体实现;介绍了BP神经网络的具体实践应用;介绍了Hopfield网络的原理、实践和应用;介绍了双向联想网络BAM的原理、实践和应用;介绍了竞争学习网络,特别是SOM网络以及相关算法与实现;介绍了PCA方法以及与PCA方法等价的PCA神经网络。 《自己动手写神经网络》适合以下类型
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智能控制理论及实现方法研究鲁艳旻著中国水利水电出版社9787517074731
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零基础掌握学术提示工程宋义平,郭泽德,赵鑫清华大学出版社9787302644415
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本书是由两位技术出身的企业管理者编写的深度学习普及书。本书的前四章提供了足够的关于深度学习的理论知识,包括机器学习的基本概念、神经网络基础、从神经网络到深度网络的演化历程,以及主流的深度网络架构,为读者阅读本书剩余内容打下基础。后五章带领读者进行一系列深度学习的实践,包括建立深层网络、调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流。
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系统辨识与自适应控制MATLAB仿真 庞中华、崔红 著 9787512409651 北京航空航天大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真(修订版)》共6章,主要内容为:绪论、系统辨识、模型参考自适应控制、自校正控制(包括广义预测控制)、基于常规控制策略的自校正控制和非线性系统辨识与控制(包括神经网络和模糊控制)。书中每种算法都配有仿真实例、仿真程序、仿真结果以及对仿真结果的简要分析,以便于读者深入理解和运用基本理论和算法。 《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真(修订版)》内容简练,系统性和实用性强,可作为自动化相关专业本科高年级学生和硕士研究生的教学用书,也可供从事自动控制理论研究及技术开发人员阅读参考。
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