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時空脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與腦啟發(fā)的人工智能 版權(quán)信息
- ISBN：9787118131802
- 條形碼：9787118131802 ; 978-7-118-13180-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
時空脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與腦啟發(fā)的人工智能 內(nèi)容簡介
本書主要講解時空脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、類型與使用方式，重點是使讀者理解時空脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人工智能應(yīng)用中的基本模型、算法方面所起的作用，了解時空脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景及其與智能機器人、人工智能、腦科學(xué)等的集成與應(yīng)用。
時空脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與腦啟發(fā)的人工智能 目錄
1 時空中不斷變化的過程，時空中的深度學(xué)習(xí)和深度知識表示，靈感來自大腦的人工智能1.1 時空演化過程 1.1.1 什么是不斷發(fā)展的過程？1.1.2 活生物體的進化過程 1.1.3 時空和分時的演化過程1.2 演化過程的特征：頻率，能量，概率，熵和信息1.3 光和聲音1.4 時空和方向演變過程 1.5 從數(shù)據(jù)信息到知識 1.6 時空中的深度學(xué)習(xí)和深度知識表示1.6.1 在時空中定義深度知識 1.6.2 有多深？1.6.3 本書中的深度知識表示示例 1.7 演化過程的統(tǒng)計，計算建模 1.7.1 計算建模的統(tǒng)計方法1.7.2 全局，局部和轉(zhuǎn)換（“個性化”）建模 1.7.3 模型驗證 1.8 靈感來自大腦的人工智能1.9 本章小結(jié)和更深入的閱讀材料 參考文獻 2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不斷發(fā)展的連接主義系統(tǒng) 2.1 經(jīng)典人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：SOM，MLP，CNN，RNN2.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的無監(jiān)督學(xué)習(xí)——自組織地圖（SOM）2.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)——多層感知器及其反向傳播算法2.1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）2.1.4 遞歸和LSTMANN2.2 混合和基于知識的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.3 不斷發(fā)展的連接主義系統(tǒng)（ECOS）2.3.1 ECOS原理2.3.2 不斷發(fā)展的自組織地圖2.3.3 不斷發(fā)展的MLP2.4 不斷發(fā)展的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——EFuNN2.5 動態(tài)發(fā)展的神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)——DENFIS2.6 其他ECOS方法和系統(tǒng)2.7 本章小結(jié)和更深入的閱讀材料參考文獻 第二部分：人腦3 人腦中的深度學(xué)習(xí)和深度知識表示3.1 大腦中的時空 3.2 學(xué)習(xí)與記憶3.3 信息的神經(jīng)表示3.4 大腦中的感知始終是時空超時空3.5 大腦時空中的深度學(xué)習(xí)和深度知識表示 3.6 神經(jīng)元和大腦中的信息和信號處理3.6.1 信息編碼 3.6.2 信息處理的分子基礎(chǔ)3.7 將大腦活動作為時空時空數(shù)據(jù)進行測量 3.7.1 一般概念 3.7.2 腦電圖（EEG）數(shù)據(jù)3.7.3 腦磁圖（MEG）3.7.4 計算機斷層掃描（CT）和聚酯（PET）3.7.5 功能磁共振成像3.8 本章總結(jié)和更深層次的閱讀材料參考文獻第三部分：脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法 4.1 信息表示為脈沖的脈沖編碼算法4.1.1 比率與脈沖時間信息表示形式4.1.2 脈沖編碼算法 4.2 脈沖神經(jīng)元模型 4.2.1 霍奇金-赫克
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時空脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與腦啟發(fā)的人工智能 作者簡介
康曉洋，博士，復(fù)旦大學(xué)青年副研究員。2010年獲西安電子科技大學(xué)學(xué)士學(xué)位，2016年獲得上海交通大學(xué)博士學(xué)位。2016年至2018年在瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院進行博士后研究。2018年10月入職復(fù)旦大學(xué)工程與應(yīng)用技術(shù)研究院、智能機器人研究院。
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