本书详细阐述了与神经进化网络开发相关的基本解决方案,主要包括神经进化方法概述、Python库和环境设置、使用NEAT进行XOR求解器优化、摆杆平衡实验、自主迷宫导航、新颖性搜索优化方法、基于超立方体的NEAT和视觉辨别、ES-HyperNEAT和视网膜问题、协同进化和SAFE方法、深度神经进化等内容。此外,本书还提供了
本书是《自动控制基础》(薛弘晔等编写,西安电子科技大学出版社出版)的学习指导配套用书。全书按教材内容、结构、编排,对教材中的习题进行了全解,以方便读者参考。
自早期以来,神经网络就一直是人工智能的支柱。现在,令人兴奋的新技术(例如深度学习和卷积)正在将神经网络带入一个全新的方向。在本书中,我们将演示各种现实世界任务中的神经网络,例如图像识别和数据科学。我们研究了当前的神经网络技术,包括ReLU激活、随机梯度下降、交叉熵、正则化、Dropout及可视化等。
人工智能时代已经来临,这项技术正在改变人类的认知和生活,也对社会各个领域产生了重大的影响。本书从理论基础、商业落地、实战场景、案例分析多个方面介绍人工智能,讲述人工智能对农业、金融、娱乐、医疗、营销、工业、教育等领域的影响。另外,为了迎合时代热点,本书还分析了人工智能与5G、区块链等前沿技术的融合及融合效果,使读者了解
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OpenCV4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OpenCV4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
本书以知识表示与处理所涉及的相关知识,如知识获取、知识表示、知识推理、知识迁移等内容为主体,完整呈现了知识表示与处理的知识体系。本书首先,介绍了知识表示与处理的发展、相关概念、流程等;其次,介绍了知识获取的内容;再次,重点介绍了知识表示的各种方法,如逻辑谓词、产生式规则、语义网络、本体、知识图谱等,以及知识推理所涉及的
本书是一本关于人类智能和人工智能的科普读物。人工智能就其本质而言,是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行,一是结构模拟,仿照人脑的结构机制,制造出“类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构,而从其功能过程进行模拟。本书通过“意识的奇妙”“追逐大脑中意识的踪影”“意识的实验性研究——
《机器学习观止——核心原理与实践》在写作伊始,就把读者设想为一位虽然没有任何AI基础,但对技术本身抱有浓厚兴趣、喜欢“抽丝剥茧”、探究真相的“有识之士”。有别于市面上部分AI技术书籍从一开始就直接讲解各种“高深莫测”算法的叙述手法,《机器学习观止——核心原理与实践》尝试先从零开始构建基础技术点,而后“循序渐进”地引领读
机器学习、人工智能及应用研究
《AI人工智能:发展简史+技术案例+商业应用(第2版)》通过“知识+案例”两条线索展开介绍,力图帮助读者全方位、多角度地了解人工智能。纵向知识线包括3大认识、3大价值、3大盈利模式、3种营销变化、5个时代、5大商业模式、8大技术、18个领域、8种研究成果、5种热卖商品等,针对人工智能的基本概念、发展阶段、研究价值、市场