神经网络与深度学习(吴岸城) - 第7页
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计算机 - 编程
深入浅出Python量化交易实战
...使用时下热门的深度学习技术,向读者介绍了多层感知机、卷积神经网络,以及长短期记忆网络在量化交易方面的前瞻性应用。 本书没有从Python基础语法讲起,对于传统交易策略也只是一带而过,直接将读者带入机器学习的世界...
2021年发布
5.8
段小手

计算机 - 人工智能(AI)
人工智能简史(第2版)
...的发展史,几乎覆盖人工智能学科的所有领域,包括人工智能的起源、自动定理证明、专家系统、神经网络、自然语言处理、遗传算法、深度学习、强化学习、超级智能、哲学问题和未来趋势等,以宏阔的视野和生动的语言,对人工智能进行了全面回顾和深度点评...
2021年发布
7
尼克(Nick)

计算机
TensorFlow实战
...及全连接神经网络;第 5 章和第 6 章介绍了基础的卷积神经网络,以及目前比较经典的 AlexNet、VGGNet、Inception Net 和 ResNet;第 7 章介绍了 Word2Vec、RNN 和 LSTM;第 8 章介绍了强化学习,以及基于深度学习的策略...
2017年发布
7.2
黄文坚 等

计算机 - 人工智能(AI)
面向机器智能的TensorFlow实践
...详细的安装指南。第二部分(第3~4章)深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分(第5~6章)探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型,涉及卷积神经网络(或CNN)模型和循环神经网络(或RNN)模型。第四部分...
2017年发布
6.4
[美] 山姆·亚伯拉罕(Sam Abrahams)

计算机 - 人工智能(AI)
关系5.0
...4.0。 当下,单身社会与人工智能碰撞,引领我们步入“人机共生”的关系 5.0 时代。人工智能、算法等技术突破,使机器从工具变为“灵魂伴侣”,它们能准确地学习人类的情感模式,为不同人群提供帮助。然而,科技向来...
2025年发布
7.2
[以] 伊利亚金·奇斯列夫

计算机 - 计算机科学
贝叶斯的博弈:数学、思维与 人工智能(图灵图书)
...实践成果。作者一改传统的数学探讨模式,不仅展现了贝叶斯理论背后的科学思想,还阐述了它与人类思维之间的深刻关系,并对各相关领域和人工智能的发展进行了展望。本书适合喜爱数学、算法、机器学习、人工智能...
2021年发布
10
黄黎原

心理学 - 心理学理论与历史
心理学最佳入门 (原书第5版)
...前沿的认知神经科学,到人的毕生发展、心理障碍及治疗,全书涵盖心理学入门必学的 15 堂必修课,解析心理学学科概貌。包含丰富的特色专栏,内容更符合学生学习的兴趣与动机:批判式思考:从问题导向入手...
2021年发布
9.1
[美] 诺兰·怀特 等

计算机 - 软件工程
数据科学入门
...掌握如何收集、探索、清理、转换和操作数据;深入理解机器学习的基础;运用k-近邻、朴素贝叶斯、线性回归和逻辑回归、决策树、神经网络和聚类等各种数据模型;探索推荐系统、自然语言处理、网络分析、MapReduce和...
2016年发布
暂无
[美] 乔尔·格鲁斯(Joel Grus)

计算机
算法的乐趣
...各种大名鼎鼎的算法,如神经网络、遗传算法、离散傅里叶变换算法及各种插值算法,也有不起眼的排序和概率计算算法。讲解浅显易懂而不失深度和严谨,对程序员有很大的启发意义。书中所有的示例都与生活息息相关,淋漓尽致地展现...
2017年发布
7.7
王晓华

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