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机器人控制系统的设计与MATLAB仿真 刘金琨 著 9787302171607 清华大学出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书系统地介绍了机器人控制的几种先进设计方法,是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶,同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。 全书以机器人为对象,共分10章,包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。每种方法都给出了算法推导,实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。 本书各部佞内容既相互联系又各自独立,读者可根扭需要选择学习,本书适用于从事生产过程自动化、计算机应用、机械电子和电气自动化领域工作的工程技术人员阅读,也可作为大专院校工业自动化、自动控制、机械电子、自动化仪表、计算机应用等专业的数学参考书。
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![图说深度学习:用可视化方法理解复杂概念 [美]安德鲁·格拉斯纳 9787515369006 中国青年出版社](images/model/guan/url_none.png)
图说深度学习:用可视化方法理解复杂概念 [美]安德鲁·格拉斯纳 9787515369006 中国青年出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书适合任何想要深入了解深度学习这个迷人领域的人,您不需要具备高级数学和编程知识就可以掌握其根本原理。如果您想知道这些工具是如何工作的,并学会自己使用它们,答案尽在书中。而且,如果您已经准备好编写自己的程序,那么随附的Github存储库中还有大量补充的Python笔记本可以帮助您。 本书讲解语言通俗易懂,包含大量的的彩色插图和具有启发性的类比,以及丰富的现实世界的例子,深入地地解释了深度学习的关键概念,包括: ?文本生成器如何创建新颖的故事和文章。 ?深度学习系统如何在人类游戏中学习游戏并获胜。 ?图像分类系统如何识别照片中的物体或人。 ?如何以对日常生活有用的方式思考概率。 ?如何使用构成现代人工智能核心的机器学习技术。 各种各样的智力冒险家都可以使用本书中涵盖的强大思想来构建智能系统,帮助我们更好
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解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践 正版图书,下单速发,可开发票
适读人群 :人工智能领域的从业者及对此方向有兴趣的人群 《解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践》是对治深度学习恐惧症的一剂良药。作者魏秀参博士,毕业于著名的南京大学LAMDA研究所,现为旷视科技南京研究院负责人。本书凝聚了他多年的功力,集原理与实践于一体,将卷积神经网络这颗仙丹炼得出神入化,以此攻克计算机视觉实践中的一个又一个难题。全书没有佶屈聱牙的文字、没有艰涩难懂的术语,只有明明白白的道理、由浅入深的论证、清晰流畅的架构。在内容的安排上,兼顾了基础知识和学习难点,各有侧重,让初学者不仅可以看明白、而且能够读懂,知其所以然并举一反三运用到自己的工程实践中。无怪乎,业内专家认为“本书可能是我知道的“醉”好的深度学习的中文入门教材”。
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序列构造神经网络与多维数据分析 正版图书,下单速发,可开发票
《序列构造神经网络与多维数据分析》在多维数据分析的需求基础上,结合序列构造神经网络,给出了具体的多维数据分析方法,在序列构造神经网络的研究基础上,针对具体的网络构造模型、算法进行了研究,重点研究网络构造过程的基本模型和构造算法,并结合不同的神经网络元结构,提出了具体的网络构造算法。《序列构造神经网络与多维数据分析》的主要研究目的是针对大容量多维数据的特征,研究动态序列构造神经网络并且把其应用到多维数据分析的应用中。
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基于TensorFlow的深度学习Bharath、Ramsundar、Reza、Bosagh、Zadeh 著中国电力出版 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
学习TensorFlow基础,包括如何进行基本运算。 建立简单的学习系统来理解数学基础。 深入理解在数千应用中效果良好的全连接深度网络。 使用超参优化,将原型转换成高质量的模型。 使用卷积神经网络处理图像。 使用循环神经网络处理自然语言数据集。 使用强化学习解决譬如三连棋等游戏。 使用GPU、TPU等硬件训练深度网络。
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正版 深度学习和大模型原理与实践 常耀斌 王文慧 人工智能前沿实践丛书 大模型架构算法实现 清华大学出版社9787302 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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计算机视觉实战:基于TensorFlow 2 基于TensorFlow 2,全面阐释为目标检测、分割、视频处理、智能手机应用程序等构建高性能系统的实用指南
计算机视觉解决方案日益普及,在医疗、汽车、社交媒体和机器人等领域取得了不错的进展。本书将帮助你了解全新版本的谷歌机器学习开源框架TensorFlow 2,你将掌握如何使用卷积神经网络(CNN)完成视觉任务。本书从计算机视觉和深度学习基础知识开始,教你如何从头开始构建神经网络。你将掌握一些让TensorFlow成为广泛使用的AI库的特性,以及直观的Keras接口,继而高效地构建、训练和部署CNN。通过具体的代码示例,本书展示了如何使用Inception和ResNet等现代神经网络分类图像,以及如何使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容。本书还将介绍如何构建生成式对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)来生成和编辑图像,以及如何使用LSTM分析视频。在此过程中,你将深入了解迁移学习、数据增强、域适应,以及移动设备和Web部署等高级知识以及其他关键概念。通过阅读本书
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