鸿蒙HarmonyOS NEXT开发之路 卷2：从入门到应用篇马剑威、贾振锋、邢朋辉深度学习与神经网络清华大学出版社新华
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自主机器人导论 具身智能相关图书，科罗拉多大学博尔德分校计算机科学副教授、机器人领域有建树学者和领军人物尼古劳斯·科雷尔作品，提供相关知识附录及练习库
●内容严谨，经过课堂实践检验； ●适合具备线性代数、概率论、三角学和统计学基础知识的工程与计算机科学专业本科生阅读； ●内容涵盖机器人机构的基本概念（如运动和抓取）、传感器和执行器的工作原理、视觉和特征检测的基础算法，以及人工神经网络（包括卷积和递归网络）的介绍； ●附录内容丰富，包括基于项目的课程设计、相关数学知识、反向传播算法、研究论文写作技巧等。 ●提供一个不断更新的练习库，基于开源、平台独立的模拟环境（Webots）。
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AI！深度学奠基的经典书！位居美国AI和机器学书榜！所有数据科学家和机器学者的图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多！ 深度学器学个分支，它能够使计算机通过层次概念来学和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学的许多主题。 本书囊括了数学及相关概念的背景知识括线代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线系统、生物信息学以及游戏方面的应用。*后，本书还提供了一些研究方
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TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架，它使得每个人都能轻松开发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0，你将研究一个改进后的框架结构，它提供了大量的新特性，以提升开发者的工作效率和便于开发者使用。本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始介绍，之后将介绍如何
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适读人群 ：本书适合高等院校计算机专业高年级本科生，以及人工智能、自然语言处理方向的研究生阅读，也可供机器翻译研究者、实践者、使用者，以及机器翻译行业的管理者、人工翻译研究人员等对机器翻译技术感兴趣的读者参考。 √ 探索神经机器翻译的理论基础、经典算法、原理技术、实践方法与前沿进展 √ 揭示隐藏于不同机器翻译研究范式背后的科学问题 √ 开启理解机器翻译技术的全新视角 √ 技术与短评双主线叙事，不止于技术 除了算法、模型、公式，本书特别撰写了20 篇短评，串起神经机器翻译技术背后的历史、故事、思想、哲学、争议和规范等。例如： 统计与规则的竞争 - 自然语言处理之经验主义与理性主义 - 卷积神经机器翻译——实用性倒逼技术创新 - 超参数设置——自动优化与实验可复现性 - 机器翻译工业部署 -
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