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人工神经网络教程 韩力群 著 9787563513673 北京邮电大学出版社有限公司 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
该书系统地论述了人工神经网络的主要理论、设计基础及应用实例，旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象，理解和熟悉它的基本原理和主要应用，掌握它有结构和设计应用方法，为深入研究和应用开发打下基础。为了便于读者理解，书中尽量避免烦琐的数学推导，加强了应用举例，并在内容的选择和编排上注意到读者初次接触新概念的易接受性和思维的逻辑性。作为扩充知识，书中还介绍了人工神经系统的基本概念、体系结构、控制特生及信息模式。 作者于1996年起为控制与信息类专业研究生开设“人工神经网络理论与应用”课程，在多次修改讲义和多项科研成果基础上形成此书。本书适合高校控制与信息类专业研究生、智能科学技术专业本科生以及各类科技人员阅读。
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深度学习优化与识别 焦李成 著 9787302473671 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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、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、优化与识别》全书共16章，分为两个部分；第一部分（第1章～10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11～15章）论述了常用的深度学习平台，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16章为总结与展望，给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及进展。《深度学习、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、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
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神经网络理论与MATLAB R2007实现 葛哲学、孙志强 著 正版图书,下单速发,可开发票
本书是“MATLAB应用技术”系列丛书之一，以新推出的MATLAB7中的神经网络工具箱4.0.3版本为基础。本书前两章介绍了MATLAB7和神经网络的基础知识，对神经网络工具箱的重要函数分门别类地进行了详细介绍，并给出了完整的示例。从第3章到第5章，分别介绍了几种比较重要的神经网络类型，包括感知器、线性网络和BP网络等，并介绍了这些网络的结构及学习算法，以及MATLAB的实现方法。第6章介绍了神经网络的图形用户界面。后5章分别讲述了如何利用神经网络工具箱解决控制、故障诊断、预测和有源消声等应用领域中的实际问题。 本书可作为理工科各专业的高年级本科生、研究生学习神经网络的辅助教材，也可作为研究和应用这一领域的科技工作者的参考书。
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虚拟数字人作为一种虚实相融的混合媒体，将在未来的传播实践中承担重要角色。本书从静态结构和动态演进方面呈现了虚拟偶像的认识建构过程，探讨在人机共融的强关系下，内容生产场域中经济资本与社会资本的相互转换，为理解当下人机关系的路径提供有益参照。
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人工智能实战 [古]阿纳达·佩雷兹·卡斯塔诺 著；敖富江、周云彦、李博、李海莉 译 清华大学出版社 正版图书，下单前请先咨询客服，欢迎选购！
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深度学习基础与实践 [美]乔希·帕特森（Josh Patterson）；[美]亚当·吉布森(A 978711551542 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
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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深度学习的驾驶意图识别李敏化学工业出版社9787122386670
适读人群 ：本书可供信号处理、车辆工程、交通工程等领域的技术人员、编程人员阅读,也可供相关专业的师生学习参考。——介绍Python的基础操作，通过示例进行编程展示； ——讲解信号处理基础，通过Python编程对小波理论、小波包理论等信号处理技术进行编程； ——介绍机器学习的模型及原理，并运用Python编程来实现； ——分析驾驶行为，运用小波理论和小波包理论等对脑电信号进行处理、分析并提取特征参数，将提取的特征参数输入到深度学习模型中，对驾驶意图进行识别； ——对深度学习驾驶意图识别模型进行仿真验证，将驾驶意图转换为相应的指令控制车辆自动驾驶。
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自己动手做智能机器人-卓越之星工程套件实践与创意李卫国陈巍梁建宏胡涛人民邮电出版社9787115431578
随着嵌入式技术的不断发展，传统硬件已经逐渐变得更智能、更人性化、更方便大众使用。本书就是一本集理论和实践指导为一体的智能机器人开发指南。本书分为3篇，共11章。基础篇包含6章内容，介绍了有关智能硬件开发的各类基础知识以及 卓越之星 平台的使用技巧。实战篇包含3章内容，介绍了多个实用案例，覆盖各个难度的项目类型。创新篇包含两章内容，介绍了两个大型综合智能系统的构建。本书适合对机器人相关技术感兴趣的读者阅读，也适合作为普通高校相关专业的工程创新实训、课程设计、科研竞赛及实验指导教程。
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邱锡鹏神经网络与深度学习理论与实践(全2册) 邱锡鹏飞桨教材编写组著 计算机人工智能技术丛书 卷积神经网络 递归神经网络 正版图书 可开发票
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（1）零基础也能快速入门。本书从基础的算法基础讲起，由浅入深，层层递进，在巩固固有知识的同时深入讲解人工智能的算法原理，无论读者是否从事计算机相关行业，是否接触过人工智能，都能通过本书实现快速入门。（2）理论和实践相结合。每章后提供根据所在章的理论知识点精心设计的“应用”，读者可以通过应用实例进行实践操作，为以后的算法学习奠定基础。（3）大量范例源码 习题答案，为学习排忧解难。本书所有示例都有清晰完整的源码，每章之后设有习题并配套题目答案，讲解清晰，解决读者在学习中的所有困惑。
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