自組織增量學習神經網絡 申富饒 9787121474385 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：電子工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202403*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：自組織增量學習神經網絡 ISBN：9787121474385 出版社：電子工業 著編譯者：申富饒 頁數：168 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1626334 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書介紹了自組織增量學習神經網路及其在人工智慧領域的應用。神經網路是一種模擬生物神經系統的人工智慧技術，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路是一種具有高度自組織結構和增量學習能力的神經網路。與傳統機器學習方法相比，自組織增量學習神經網路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複雜的問題。自組織增量學習神經網路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路，這些應用能夠實現更高效、更靈活的學習和決策能力。 本書適合人工智慧領域的研究人員和高等院校計算機科學與技術、人工智慧等專業研究生閱讀。目錄 第1章 數學基礎1 1 線性代數基礎 1 1 1 向量基礎 1 1 2 矩陣基礎 1 1 3 特徵值和特徵向量 1 1 4 特徵值分解和奇異值分解 1 2 概率統計基礎 1 2 1 基礎概念 1 2 2 概率 1 2 3 全概率和貝葉斯公式 1 2 4 隨機變數及其分佈 1 2 5 二維隨機變數 1 2 6 數學期望和方差 1 2 7 協方差和相關係數 1 2 8 最大似然估計 1 3 距離度量基礎 1 3 1 度量 1 3 2 向量范數 1 3 3 度量與向量范數的關係 1 3 4 其他距離度量 1 4 資訊理論基礎 1 4 1 信息量和信息熵 1 4 2 聯合熵和條件熵 1 4 3 KL散度和JS散度 1 4 4 交叉熵 1 5 本章小結 第2章 自組織神經網路的起源與發展 2 1 自組織神經網路的發展歷史 2 2 自組織映射網路 2 2 1 自組織映射網路的基礎 2 2 2 自組織映射網路的擴展 2 3 自適應共振理論 2 3 1 自適應共振理論的基礎 2 3 2 ART網路的拓展 2 4 生長型神經氣 2 5 本章小結 第3章 自組織增量學習神經網路 3 1 SOINN的網路結構與學習流程 3 2 SOINN的原理分析 3 2 1 神經元學習 3 2 2 拓撲學習 3 2 3 自適應閾值 3 2 4 節點激活的閾值 3 2 5 網路的「定期檢查」 3 2 6 SOINN完整演算法描述 3 3 本章小結 第4章 SOINN的改進演算法 4 1 E-SOINN演算法 4 1 1 E-SOINN演算法描述 4 1 2 E-SOINN演算法的性能測試 4 2 Adjusted SOINN分類器演算法 4 2 1 ASC演算法描述 4 2 2 ASC演算法的性能測試 4 3 LB-SOINN演算法 4 3 1 LB-SOINN演算法描述 4 3 2 LB-SOINN演算法的性能測試 4 4 LD-SOINN演算法 4 4 1 LD-SOINN演算法描述 4 4 2 LD-SOINN演算法的性能測試 4 5 DenSOINN演算法 4 5 1 DenSOINN演算法描述 4 5 2 DenSOINN演算法的性能測試 4 6 本章小結 第5章 SOINN的應用 5 1 聚類 5 1 1 并行計算 5 1 2 異構數據的處理 5 2 計算機視覺 5 2 1 特徵提取 5 2 2 屬性轉移學習 5 2 3 分類、識別與匹配 5 3 時間序列預測 5 3 1 距離度量方面的擴展 5 3 2 SOINN結合Shapelet的應用 5 4 數據處理與預處理 5 4 1 數據壓縮和提煉 5 4 2 SOINN的輸出用於其他網路 5 5 異常檢測 5 5 1 SOINN分類器 5 5 2 互動式標註 5 5 3 在權值調節方面的擴展 5 6 本章小結 附錄A SOINN軟體包及相關演算法實現 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
