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《携程人工智能实践》详细介绍了携程在人工智能技术落地方面的深入探索,重点分享了如何从实际应用场景入手,把业务和产品的目标转化为人工智能模型和算法问题。并综合考虑系统、环境和数据的多种约束,设计和实施具体落地方案,同时对人工智能服务化和人工智能运营的理念和技术进行了很好的分析和总结,是携程技术团队多年开发和应用人工智能实践经验的结晶。本书对互联网行业和人工智能应用研究机构的科研技术人员来说,是一本很好的案头参考书。...
近十余年,少自由度并联机器人机构成为了国际机构学界研究的热点,受到了各行各业的广泛关注。由于少自由度并联机器人与六自由度并联机器人相比,具有机械结构简单,制造成本低和容易控制等优点,在工业、生活中具有广泛的应用前景。少自由度并联机器人的动力学研究是其高精度控制和应用的前提与基础。本书的主要内容包括:机构学的基础知识、少自由度刚性并联机器人机构的运动学和动力学,以及柔性并联机器人机构的动力学建模与分析等八章内容。同时,为了方便读者阅读本
本书系统地论述了前馈神经网络的主要理论、设计基础及应用实例, 主要内容包括: 绪论、感知器神经网络、RBF神经网络、模糊神经网络 ; 前馈神经网络快速下降算法研究 ; 基于显著性分析的快速修剪型感知器神经网络等...
本书通过案例讲解如何使用TensorFlow 解决深度学习的实际任务, 每章都包含TensorFlow 1.x 和2.0 的代码实现。全书共分10 章,主要讲解卷积神经网络、LSTM、Seq2Seq、Transformer、BERT、文本卷积、GBDT、FM、FFM、Dlib、MTCNN、VGG、AlphaGo / AlphaZero、BiLSTM、DQN、Gym、GAN 等技术,包含的项目有CIFAR-100 图像分类、彩票预测、古
本书分为两大部分,共十五章。第一部分介绍抽象理论。第二部分是适定正则系统理论在偏微分方控制中的应用。每章的后面列出了主要的文献及其相关的工作,便于读者继续学习所用。本书是过去二十多年发展起来的无穷维线性系统控制适定正则理论及其在偏微分控制系统中的应用的一本专著,所以其特点是与研究前沿密切相关。读者包括任何在无穷维系统控制领域工作的研究人员,主要的还是作为无穷维线性系统控制领域学习的研究生的教材,特别是那些希望学习最新研究课题的研究生。
1) 系统讲解深度神经网络的基础理论与算法,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。七个G资源请加QQ群196832021获取2) 系统论述常用深度学习平台在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影响等领域的典型应用。3)展望深度学习发展的历史图、前沿方向及*进展。...
本书介绍如何构建完整的机器学习流水线,从而在生产环境中准备数据以及训练、验证、部署和管理机器学习模型。你将了解机器学习流水线的每个环节,以及如何利用TensorFlow Extended(TFX)构建机器学习流水线。模型的生命周期是一个闭环,其中包括数据读取、数据校验、数据预处理、模型训练、模型分析、模型验证、模型部署、模型反馈等环节。你将学习如何利用Beam、Airflow、Kubeflow、TensorFlow Serving等工
本书教你使用TensorFlow.js构建强大的JavaScript深度学习应用程序。本书作者均是谷歌大脑团队的资深工程师, 也是TensorFlow.js的核心开发人员。你将了解JavaScript与深度学习结合的独特优势, 掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念, 并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理, 构建并训练神经网络, 利用客户端数据优化机器学习模型, 开发基于浏览器的交互
全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用,包括"深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化,特征表示学习、模型融合、自适应,以及以循环神经网络为代表的若干优选深度学习技术...
本书主要面向OpenCV领域的研究与开发人员,采用原理结合实战的方式,介绍OpenCV 4的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。全书共10章, 第1~3章, 介绍OpenCV 4的基础知识、基本图像操作和机器学习基础知识;第4~8章,介绍K-means、KNN、决策树、随机森林、Boosting算法和支持向量机等机器学习算法与编程实战;第9~10章,介绍神经网络与深度神经网络的基本原理与编程实战,并提供
预训练语言模型属于人工智能领域中自然语言处理领域的一个细分。 本书主要介绍预训练语言模型。预训练语言模型是自然语言处理领域的重要突破,得到了越来越广泛的关注,相关研究者和从业人员在实际应用的过程中,亟需一本理论翔实、代码细节充分的参考书。本书详细梳理了预训练语言模型的基本概念和理论基础,并通过实际代码的讲解, 阐述了具有代表性的预训练语言模型的实现细节,很好适合需要快速、全面掌握预训练语言模型的从业者阅读...
本书是一本介绍深度学习理论和实战应用的教程,先从数学基础和机器学习基础出发,按照神经网络的技术发展框架由易到难逐步讲解深度学习的理论,然后再通过实践部分,详细解释深度学习的应用案例,让读者既能了解深度学习理论,又能学会使用深度学习框架,实现自己的深度学习模型。主要内容包括深度学习的发展历史、单层感知器、线性神经网络、BP神经网络、深度学习算法卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM,以及深度学习算法在图像、自然语言处理和音频信号三个
深度强化学习结合深度学习与强化学习算法各自的优势解决复杂的决策任务。得益于 DeepMind AlphaGo 和 OpenAI Five 成功的案例,深度强化学习受到大量的关注,相关技术广泛应用于不同的领域。本书分为三大部分,覆盖深度强化学习的全部内容。部分介绍深度学习和强化学习的入门知识、一些很好基础的深度强化学习算法及其实现细节,包括第 1~6 章。第二部分是一些精选的深度强化学习研究题目,这些内容对准备开展深度强化学习研究的读者
随着语音算法技术的不断发展与完善,如何进行工程落地成为语音商业应用中普遍面临的问题。工程落地不仅要考虑模型效果,还要考虑资源占用、模块联调且整个架构要具有可靠性、可扩展性和可维护性。本书围绕如何从零构建一个完整的语音识别系统,深入浅出地介绍了语音识别前端算法、语音识别算法及说话人日志算法原理;基于Kaldi的模型训练;语音识别工程落地和服务搭建。本书适合作为语音技术研究人员及对语音技术感兴趣的开发人员的参考用书...
宋瑞祥
汪曾祺
[日]熊田千佳慕著,张勇译
(美)艾玛·克莱因(EmmaCline
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
阎连科
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