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深度學(xué)習(xí)
人工智能:原理與實(shí)踐 版權(quán)信息
- ISBN：9787111710677
- 條形碼：9787111710677 ; 978-7-111-71067-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能:原理與實(shí)踐 內(nèi)容簡介
本書介紹了經(jīng)典人工智能(邏輯或演繹推理)和現(xiàn)代人工智能(歸納學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))之間的覆蓋范圍。分別闡述了三類方法：演繹推理方法： 這些方法從預(yù)先定義的假設(shè)開始，并對其進(jìn)行推理，以得出合乎邏輯的結(jié)論。底層方法包括搜索和基于邏輯的方法。這些方法在第 1 章到第 5 章中討論。歸納學(xué)習(xí)方法：這些方法從例子開始，并使用統(tǒng)計(jì)方法來得出假設(shè)。示例包括回歸建模、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和概率圖形模型。這些方法在第 6 章到第 11 章中討論。整合推理和學(xué)習(xí)：第 12 章和第 13 章討論整合推理和學(xué)習(xí)的技術(shù)。例子包括知識圖譜和神經(jīng)符號人工智能的使用。
人工智能:原理與實(shí)踐 目錄
目 錄
推薦序一
推薦序二
譯者序
前言
第1章 人工智能導(dǎo)論 1
1.1 引言 1
1.2 兩大流派 1
1.3 通用人工智能 9
1.4 代理的概念 10
1.5 人工智能中的演繹推理 12
1.5.1 實(shí)例 13
1.5.2 演繹推理的經(jīng)典方法 17
1.5.3 演繹推理的優(yōu)勢和局限 19
1.6 人工智能中的歸納學(xué)習(xí) 19
1.6.1 學(xué)習(xí)的類型 20
1.6.2 無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù) 21
1.6.3 監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù) 23
1.7 人工智能中的生物進(jìn)化 24
1.8 總結(jié) 25
1.9 拓展閱讀 26
1.10 練習(xí) 26
第2章 搜索狀態(tài)空間 27
2.1 引言 27
2.2 不知情搜索算法 30
2.2.1 案例研究：八個拼圖問題 35
2.2.2 案例研究：在線迷宮搜索 36
2.2.3 通過雙向搜索提高效率 36
2.3 知情搜索：佳優(yōu)先搜索 37
2.3.1 貪婪佳優(yōu)先搜索 39
2.3.2 A*-搜索算法 40
2.4 具有特定于狀態(tài)的損失函數(shù)
的局部搜索 41
2.4.1 爬山 43
2.4.2 禁忌搜索 45
2.4.3 模擬退火 47
2.5 遺傳算法 48
2.6 約束滿足問題 50
2.6.1 作為約束滿足的旅行
推銷員問題 50
2.6.2 作為約束滿足的圖著色 51
2.6.3 數(shù)獨(dú)作為約束滿足 51
2.6.4 約束滿足的搜索算法 52
2.6.5 利用特定于狀態(tài)的
損失值 53
2.7 總結(jié) 53
2.8 拓展閱讀 53
2.9 練習(xí) 53
第3章 多代理搜索 55
3.1 引言 55
3.2 不知情搜索：AND-OR
搜索樹 56
3.2.1 處理兩個以上的代理 59
3.2.2 處理非確定性環(huán)境 59
3.3 具有特定于狀態(tài)的損失函數(shù)
的知情搜索樹 60
3.3.1 啟發(fā)式變化 63
3.3.2 適應(yīng)對抗環(huán)境 63
3.3.3 預(yù)存儲子樹 65
3.3.4 設(shè)計(jì)評估函數(shù)面臨的挑戰(zhàn) 66
3.3.5 極小極大樹的缺點(diǎn) 67
3.4 alpha-beta剪枝 69
3.5 蒙特卡羅樹搜索：歸納視圖 71
3.5.1 對預(yù)期結(jié)果模型的改進(jìn) 74
3.5.2 演繹與歸納：小值
和蒙特卡羅樹 77
3.5.3 應(yīng)用于非確定性和部分
可觀測游戲 78
3.6 總結(jié) 79
3.7 拓展閱讀 79
3.8 練習(xí) 80
第4章 命題邏輯 81
4
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