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自組織增量學習神經網絡 版權信息
- ISBN：9787121474385
- 條形碼：9787121474385 ; 978-7-121-47438-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
自組織增量學習神經網絡 內容簡介
本書介紹了自組織增量學習神經網絡及其在人工智能領域的應用。神經網絡是一種模擬生物神經系統的人工智能技術，具有強大的數據處理能力和學習能力。自組織增量學習神經網絡是一種具有高度自組織結構和增量學習能力的神經網絡。與傳統機器學習方法相比，自組織增量學習神經網絡有更強的靈活性和適應性，能夠更好地適應動態環境和解決復雜的問題。自組織增量學習神經網絡在多個領域有著廣泛的應用，包括機器人智能系統、人臉識別、圖像處理、場景理解、語音識別、姿勢識別、股票預測等。使用自組織增量學習神經網絡，這些應用能夠實現更高效、更靈活的學習和決策能力。 本書適合人工智能領域的研究人員和高等院校計算機科學與技術、人工智能等專業研究生閱讀。
自組織增量學習神經網絡 目錄
第1 章數學基礎. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 線性代數基礎. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.1 向量基礎. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.2 矩陣基礎. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.1.3 特征值和特征向量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .6
1.1.4 特征值分解和奇異值分解. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2 概率統計基礎. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.1 基礎概念. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2.2 概率. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
展開全部
自組織增量學習神經網絡 作者簡介
申富饒，教授，南京大學人工智能學院院長助理，2006年博士畢業于東京工業大學智能系統科學專業，南京大學量子物理與人工智能特聘教授，南京大學科沃斯講席教授，長期從事神經網絡、數據分析、機器人智能等的教學與科研工作。
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