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深度学习简明教程
¥28.8(6折)定价:¥48.0本书分为四部分,共16章。其中,深度学习理论概述部分(第1章)分析了人工智能的历史、发展与现状;深度学习模型基础部分(第2-8章)从神经网络的基础出发,讨论了人工神经网络的结构、原理、性质与典型应用,并依序详细回顾了反向传播算法、卷积神经网络、自编码网络、Hopfield神经网络、循环神经网络等几类基本网络的功能、结构、算法与典型应用;深度学习进阶部分(第9-14章)分别对残差网络、生成式对抗网络、深度强化学习、图神经网络、多尺度深度
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稀疏学习、分类与识别
¥142.2(7.9折)定价:¥180.0本书对近年来稀疏学习、分类与识别领域常见的理论及技术进行了较为全面的阐述和总结,并结合作者多年的研究成果,对相关理论及技术在应用领域的实践情况进行了展示和报告。全书从认稀疏学习、分类与识别三个方面展开,主要内容包含如下方面:机器学习理论基础;快速密度加权低秩近似谱聚类;双图正则非负矩阵分解;学习鲁棒低秩矩阵分解;学习谱表示应用于半监督聚类;用低秩矩阵填充学习数据表示;结合约束与低秩核学习的半监督学习;基于子空间类标传播和正则判别分析的
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量子计算、优化与学习
¥142.2(7.9折)定价:¥180.0鉴于量子智能信息处理技术展现的广阔前景,以及对社会各个方面的重要影响。本书作者在该领域进行了深入而有成效的研究工作。在十多年的探索研究中,取得了一些成果,并在广泛的应用领域进行了尝试。从量子智能信息处理的角度,对很多复杂问题提出了新颖的解决思路和方法。基于前面的工作,结合国内外的发展动态,本书集合了当前量子智能信息处理的很多相关内容。不仅包含量子计算,智能信息处理以及交叉领域的基础理论介绍,更加入了许多近期新技术在不同领域的应用工作解