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个搜索结果
强化学习
所属分类:
电子电脑
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电工无线电自动化
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自动化技术
作者:
(英)菲尔·温德尔|责编:刘炽|译者:邹伟//康俊鹏//王伟
出版社:
中国电力
强化学习将是未来十年 在人工智能领域的最大突破 之一,强化学习算法能够使 得智能体在环境中学习任意 目标。这一令人兴奋的发展 打破了传统机器学习的算法 约束。这本实用的书向数据 科学和人工智能专业人员展 示了如何通过强化的手段使 机器能够自己学习。 本书作者创办了自己名 字命名的研究型公司,本书 涵盖了从基本的构建模块到 最先进的实践。通过本书, 你将探索强化学习的当前状 态、关注工业应用、学习大 量算法,本书还有专门章节 介绍如何将强化学习的解决 方案部署到生产环节。这并 不是一本随用随翻的工具书 ,书中包含很多数学知识, 并期望读者是熟悉机器学习 的。 学习强化学习是什么, 以及算法如何解决具体问题 。 掌握强化学习的基础知 识,包括马尔可夫决策过程 、动态规划和时间差分算法 。 深入研究一系列基于值 函数和政策梯度的算法。 应用先进的强化学习解 决方案,如元学习、分层学 习、多智能体、模仿学习等 。 了解最前沿的深度强化 学习算法,包括Rainbow、 PPO、TD3、SAC等。 通过本书专门的配套网 站获得实践代码和案例。
售价:
51.20
深度学习
所属分类:
电子电脑
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电工无线电自动化
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自动化技术
作者:
(美)伊恩·古德费洛//(加)约书亚·本吉奥//亚伦·库维尔|译者:赵申剑//黎彧君//符天凡//李凯
出版社:
人民邮电
由美国伊恩·古德费洛、加拿大约书亚·本吉奥 和加拿大亚伦·库维尔所著,赵申剑、黎彧君、符天 凡和李凯共同翻译、张志华等审校的《深度学习》一 书分为3个部分,第1部分介绍基本的数学工具和机器 学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分 深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3 部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认 为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville撰 写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容 包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学 习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系 统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第 3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公 认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业 的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景 、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品 或平台中应用的软件工程师。 《深度学习》这本书既可以被本科生或研究生用 于规划其学术界或工业界生涯,也适用于希望在各种 产品或平台上开始使用深度学习技术的软件工程师。 作者在本书的配套网站上为读者和教师提供了补充资 料。
售价:
67.20
机器学习
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
周志华|责编:薛慧
出版社:
清华大学
机器学习是计算机科学 的重要分支领域。本书作为 该领域的入门教材,在内容 上尽可能涵盖机器学习基础 知识的各方面。全书共16章 ,大致分为3个部分:第1部 分(第l~3章)介绍机器学习 的基础知识;第2部分(第4 ~10章)讨论一些经典而常 用的机器学习方法(决策树 、神经网络、支持向量机、 贝叶斯分类器、集成学习、 聚类、降维与度量学习); 第3部分(第11~16章)为进 阶知识,内容涉及特征选择 与稀疏学习、计算学习理论 、半监督学习、概率图模型 、规则学习以及强化学习等 。每章都附有习题并介绍了 相关阅读材料,以便有兴趣 的读者进一步钻研探索。 本书可作为高等院校计 算机、自动化及相关专业的 本科生或研究生教材,也可 供对机器学习感兴趣的研究 人员和工程技术人员阅读参 考。
售价:
43.20
图机器学习
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
(美)克劳迪奥·斯塔迈尔|责编:贾小红|译者:马京京
出版社:
清华大学
本书详细阐述了与图机 器学习相关的基本解决方案 ,主要包括图的基础知识、 图机器学习概述、无监督图 学习、有监督图学习、使用 图机器学习技术解决问题、 社交网络图、使用图进行文 本分析和自然语言处理、信 用卡交易的图分析、构建数 据驱动的图应用程序和图的 新趋势等内容。此外,本书 还提供了相应的示例、代码 ,以帮助读者进一步理解相 关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校 计算机及相关专业的教材和 教学参考书,也可作为相关 开发人员的自学用书和参考 手册。
售价:
43.60
TensorFlow机器学习
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
(美)尼山特·舒克拉|译者:刘宇鹏//杨锦锋//滕志扬
出版社:
机械工业
本书由浅入深地对TensorFlow进行了介绍,并对 TensorFlow的本质、核心学习算法(线性回归、分类 、聚类、隐马尔可夫模型)和神经网络的类型(自编 码器、强化学习、卷积神经网络和循环神经网络)都 进行了详细介绍,同时配以代码实现。本书可作为人 工智能、机器学习、深度学习相关行业的从业者和爱 好者的重要参考书。
售价:
27.60
零基础学机器学习
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
黄佳|责编:颜景燕
出版社:
人民邮电
本书的目标,是让非机 器学习领域甚至非计算机专 业出身但有学习需求的人, 轻松地掌握机器学习的基本 知识,从而拥有相关的实战 能力。 本书通过AI“小白”小冰拜 师程序员咖哥学习机器学习 的对话展开,内容轻松,实 战性强,主要包括机器学习 快速上手路径、数学和 Python基础知识、机器学习 基础算法(线性回归和逻辑 回归)、深度神经网络、卷 积神经网络、循环神经网络 、经典算法、集成学习、无 监督和半监督等非监督学习 类型、强化学习实战等内容 ,以及相关实战案例。本书 所有案例均通过Python及 Scikit-learn机器学习库和 Keras深度学习框架实现, 同时还包含丰富的数据分析 和数据可视化内容。 本书适合对AI感兴趣的 程序员、项目经理、在校大 学生以及任何想以零基础学 机器学习的人,用以入门机 器学习领域,建立从理论到 实战的知识通道。
售价:
35.92
动手学深度学习
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
阿斯顿·张//李沐//(美)扎卡里·C.立顿//(德)亚历山大·J.斯莫拉
出版社:
人民邮电
本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习 体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理,还演示它 们的实现和运行。与传统图书不同,本书的每一节都 是一个可以下载并运行的Jupyter记事本,它将文字、 公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外, 读者还可以访问并参与书中内容的讨论。 全书的内容分为3个部分:第一部分介绍深度学习 的背景,提供预备知识,并包括深度学习最基础的概 念和技术;第二部分描述深度学习计算的重要组成部 分,还解释近年来令深度学习在多个领域大获成功的 卷积神经网络和循环神经网络;第三部分评价优化算 法,检验影响深度学习计算性能的重要因素,并分别 列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要 应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践,主要面向 在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读 者了解基本的Python编程或附录中描述的线性代数、 微分和概率基础。
售价:
34.00
机器学习的数学
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
雷明|责编:张涛
出版社:
人民邮电
本书的目标是帮助读者 全面、系统地掌握机器学习 所必需的数学知识。全书由 8章组成,内容包括一元函 数微积分、线性代数与矩阵 论、多元函数微积分、最优 化方法、概率论、信息论、 随机过程,以及图论。本书 从机器学习的角度讲授这些 数学知识,举例说明它们在 该领域的应用,使读者对某 些抽象的数学概念和理论的 实际应用有直观、具体的认 识。 本书内容紧凑,结构清 晰,深入浅出,讲解详细, 可作为计算机、人工智能、 电子工程、自动化、数学等 相关专业的教材与教学参考 书。对于人工智能领域的工 程技术人员与产品研发人员 ,本书也有很高的参考价值 。对于广大数学爱好者,本 书亦为适合自学的读本。
售价:
43.60
机器学习与深度学习算法基础
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
编者:贾壮|责编:张云静
出版社:
北京大学
本书从机器学习的概 念与基本原理开始,介绍 了机器学习及近年来流行 的深度学习领域的经典模 型。阅读本书可以让读者 系统地了解机器学习和深 度学习领域的基本知识, 领会模型算法的思路与策 略。 本书分为两篇,共18 章。第一篇为经典机器学 习模型,主要介绍常用的 机器学习经典模型,包括 线性回归、支持向量机模 型、逻辑斯蒂回归、决策 树模型、k近邻、朴素贝 叶斯、线性判别分析和主 成分分析、流形学习、聚 类算法、稀疏编码、直推 式支持向量机、集成算法 。第二篇为深度学习模型 与方法,剖析神经网络的 基本要素,并介绍常用的 深度学习模型,包括感知 机、卷积神经网络、循环 神经网络、生成对抗网络 。 本书试图从初学者的 角度对机器学习和深度学 习的经典算法进行详细阐 述。本书插图丰富,语言 通俗易懂,适合初入机器 学习领域的“萌新”,也适 合希望将机器学习算法应 用到日常工作中的其他专 业从业者,还可供对人工 智能领域感兴趣的读者参 考阅读。
售价:
35.60
强化学习与深度学习(通过C语言模拟)
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
(日)小高知宏|译者:张小猛
出版社:
机械工业
本书以深度学习和强化学习作为切入点,通过原 理解析、算法步骤说明、代码实现、代码运行调试, 对强化学习、深度学习以及深度强化学习进行了介绍 和说明。本书共4章。第1章介绍了人工智能、机器学 习、深度学习、强化学习的基本概念。第2章以Q学习 为例,重点介绍了强化学习的原理、算法步骤、代码 实现、代码运行调试。第3章先对深度学习的几种常见 的类型和原理进行介绍,然后给出了例程和调试方法 。第4章以Q学习中运用神经网络为例,介绍了深度强 化学习的基本原理和方法,同时也给出了例程和调试 方法。 本书适合想要获得深度学习进阶知识、强化学习 技术及其应用实践的学生、从业者,特别是立志从事 AI相关行业的人士阅读参考。
售价:
23.60
深度强化学习实战/深度学习系列
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
(美)亚历山大·扎伊//布兰登·布朗|责编:吴晋瑜|译者:李晗
出版社:
人民邮电
丛书项:
深度学习系列
本书先介绍深度强化学 习的基础知识及相关算法, 然后给出多个实战项目,以 期让读者可以根据环境的直 接反馈对智能体加以调整和 改进,进一步提升运用深度 强化学习技术解决实际问题 的能力。本书涵盖深度Q网 络、策略梯度法、演员-评 论家算法、进化算法、 Dist-DQN、多智能体强化学 习、可解释性强化学习等内 容。本书给出的实战项目紧 贴深度强化学习技术的发展 趋势,且所有项目示例以 Jupter Notebook样式给出 ,便于读者修改代码、观察 结果并及时获取经验,能够 带给读者交互式的学习体验 。
售价:
47.92
Keras高级深度学习/深度学习系列
所属分类:
电子电脑
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电工无线电自动化
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自动化技术
作者:
(菲)罗韦尔·阿蒂恩扎|责编:刘星宁//任鑫|译者:蔡磊//潘华贤//程国建
出版社:
机械工业
丛书项:
深度学习系列
本书是高级深度学习技术的综合指南,内容包括 自编码器、生成对抗网络(GAN)、变分自编码器 (VAE)和深度强化学习(DRL),在这些技术的推动 下,AI于近期取得了令人瞩目的成就。 本书首先对多层感知器(MLP)、卷积神经网络 (CNN)和循环神经网络(RNN)进行了概述,这些是 本书中介绍的更高级技术的构建模块。之后探索了包 括ResNet和DenseNet在内的深度神经网络架构以及如 何创建自编码器。读者将学习如何使用Keras和 TensorFlow实现深度学习模型,并进一步实现其高级 应用。随后,读者将会了解到有关GAN的所有知识,以 及认识到其如何将AI性能提升到新的水平。在此之 后,读者可快速了解VAE的实现方式,并将认识到GAN 和VAE是如何具备生成数据的能力的,并且使所生成的 数据对人类来说极具说服力。因此,该类方法已成为 现代AI的一个巨大进步。为充分了解该系列相关先进 技术,读者将会学习如何实现DRL,例如深度Q- Learning和策略梯度方法,这些方法对于AI在现代取 得很多成就至关重要。 本书适合想要深入了解深度学习高级主题的机器 学习工程师,以及高等院校人工智能、数据科学、计 算机科学等相关专业学生阅读。
售价:
35.60
深度学习基础教程/深度学习系列
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
(美)邸韡//阿努拉格·巴德瓦杰//魏佳宁|译者:杨伟//李征
出版社:
机械工业
丛书项:
深度学习系列
邸韡著的《深度学习基础教程》是真正适合深 度学习初学者的入门书籍,全书没有任何复杂的数 学推导。《深度学习基础教程》首先介绍了深度学 习的优势和面临的挑战、深度学习采用深层架构的 动机、学习深度学习需要的数学知识和硬件知识以 及深度学习常用的软件框架。然后对多层感知机、 卷积神经网络(CNN)、受限玻耳兹曼机(RBM)、 循环神经网络(RNN)及其变体—长短时记忆(LSTM )网络进行了详细介绍,并且以独立章节重点阐述 了CNN在计算机视觉中的应用、RNN在自然语言处理 中的应用以及深度学习在多模态学习领域中的应用 。随后,本书介绍了深度强化学习的基本知识,给 出了应用深度学习技术需要的许多实用技巧并概述 了深度学习的一些新方向和新应用。
售价:
23.60
漫画机器学习(欧姆社学习漫画)
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
(日)荒木雅弘|责编:杨凯|译者:喻春燕|绘画:(日)Verte
出版社:
科学
本书以漫画形式讲解机 器学习的基本概念和关键知 识点,尽可能通俗易懂地讲 解回归、分类、结果评价、 深度学习、集成学习、无监 督学习等的原理。本书内容 基于大学一年级的数学知识 ,着眼于主人公们学习和工 作中遇到的问题,探究机器 学习解决方案。 本书可作为中学生拓宽 科技学习视野、培养计算思 维、了解人工智能的启蒙书 ,也可用作科技教育的辅导 教材。
售价:
18.00
TensorFlow深度学习(原书第2版)/深度学习系列
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
(意)吉安卡洛·扎克尼//(德)礼萨·卡里姆|责编:刘星宁//朱林|译者:连晓峰//谭励
出版社:
机械工业
丛书项:
深度学习系列
深度学习是基于多层次抽象学习的机器学习算法 的一个分支。神经网络是深度学习的核心,广泛应用 于预测分析、计算机视觉、自然语言处理、时间序列 预测,以及其他复杂任务。 通过本书,将学习如何利用前馈神经网络、卷积 神经网络、循环神经网络、自编码器和因子分解机为 机器学习系统开发深度学习应用程序,并了解如何在 GPU上实现分布式深度学习程序设计。 通过本书学习,将掌握机器学习技术的相关知识 ,以及应用于实际项目的能力。 本书主要内容: 在最新版本的TensorFlow中实现深度机器智能和 GPU计算; 获取公共数据集,并在TensorFlow下加载、处理 和转换数据; 了解如何使用高级TensorFlow APl构建功能强大 的应用程序; 利用深度学习进行可扩展目标检测和移动计算; 通过探讨强化学习技术,训练机器从数据中快速 学习; 深入探讨深度学习研究和应用的关键领域。 本书适合于希望利用TensorFlow的强大功能,结 合其他开源Python库,构建功能强大、稳健且准确的 预测模型的开发人员、数据分析师、机器学习从业者 和深度学习爱好者。
售价:
39.60
Kubeflow学习指南(生产级机器学习系统实现)
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
(美)Trevor Grant//(加)Holden Karau//(俄)Boris Lublinsky//(美)Richard Liu//Ilan Filonenko|责编:王春华//李忠明|译者:狄卫华
出版社:
机械工业
如果你正在训练一个机 器学习模型,但不确定如 何将其投入生产,本书将 协助你完成目标。 Kubeflow为模型生命周期 的不同阶段提供了一系列 云原生工具,从数据探索 和特征准备到模型训练和 模型服务。本书可以帮助 数据科学家用Kubeflow构 建生产级机器学习实现, 并向数据工程师展示了如 何使模型具有可伸缩性和 可靠性。 作者使用书中的示例解 释了如何使用Kubeflow在 云端或者本地开发环境中 的Kubernetes上训练机器 学习模型并为模型提供服 务。 本书将帮助你: 理解Kubeflow的设计、 核心组件和所能解决的问 题。 使用Kubeflow和流行的 工具(包括Scikit-learn、 TensorFlow和 ApacheSpark)训练模型。 使用Kubeflow流水线使 模型保持状态。 了解如何获取模型训练 的元数据。 为超参调优进行训练。 了解如何在生产中为模 型提供服务。 探索如何用其他开源工 具扩展Kubeflow。
售价:
39.60
机器学习/计算机科学丛书
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
(美)米歇尔|责编:姚蕾|译者:曾华军//张银奎
出版社:
机械工业
丛书项:
计算机科学丛书
本书展示了机器学习中 核心的算法和理论,并阐 明了算法的运行过程。本 书综合了许多的研究成果 ,例如统计学、人工智能 、哲学、信息论、生物学 、认知科学、计算复杂性 和控制论等,并以此来理 解问题的背景、算法和其 中的隐含假定。本书可作 为计算机专业本科生、研 究生教材,也可作为相关 领域研究人员、教师的参 考书。
售价:
27.60
机器学习与社会科学应用
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
编者:郭峰|责编:顾丹凤
出版社:
上海财大
本教材主要介绍机器学 习的基本原理,以及它们在 社会科学中的应用。本书的 定位是面向熟悉计量经济学 、因果识别理论,但不熟悉 机器学习的社会科学研究者 。因此本书更加侧重于以浅 显直白的语言介绍机器学习 的基本原理,并以文献综述 、案例详解等方式,介绍机 器学习各个算法在社会科学 实证研究中的代表性应用。 对于代码实操,本书尽量选 取了贴近社会科学研究者的 案例,进行详细阐述。
售价:
23.20
移动深度学习
所属分类:
电子电脑
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自动化技术
作者:
李永会
出版社:
电子工业
本书由浅入深地介绍了如何将深度学习技术应用 到移动端运算领域,书中尽量避免罗列公式,尝试用 浅显的语言和几何图形去解释相关内容。本书第1章展 示了在移动端应用深度学习技术的Demo,帮助读者建 立直观的认识;第2章至第4章讲述了如何在移动端项 目中应用深度学习技术;第5章至第8章的难度略大, 主要讲述如何深入地调整框架,适配并定制自己的框 架。 本书适合移动端研发工程师阅读,也适合所有对 移动端运算领域感兴趣的朋友阅读。
售价:
30.00
PyTorch深度学习入门
所属分类:
电子电脑
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电工无线电自动化
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自动化技术
作者:
曾芃壹
出版社:
人民邮电
本书用浅显易懂的语言,图文并貌地讲解了深度 学习的基础知识,从如何挑选硬件到神经网络的初步 搭建,再到实现图片识别、文本翻译、强化学习、生 成对抗网络等多个目前最流行的深度学习应用。书中 基于目前流行的PyTorch框架,运用Python语言实现了 各种深度学习的应用程序,让理论和实践紧密结合。 本书适合打算入门深度学习的人群以及对Python 语言有初步了解的读者阅读。
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