時空脈衝神經網絡與腦啟發的人工智能尼古拉.基里洛夫.卡薩博夫 9787118131802 【台灣高等教育出版社】

Name: 時空脈衝神經網絡與腦啟發的人工智能 尼古拉.基里洛夫.卡薩博夫 9787118131802 【台灣高等教育出版社】
Brand: abooksthep
Price: 1895.0 TWD
Availability: InStock

圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：國防工業

NT$1,895

商品編號:

供貨狀況: 尚有庫存

加入最愛

商品介紹

*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：202408*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：時空脈衝神經網絡與腦啟發的人工智能
ISBN：9787118131802
出版社：國防工業
著編譯者：尼古拉.基里洛夫.卡薩博夫
頁數：646
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1672050
可大量預訂，請先連絡。

內容簡介

本書著眼於時空中不斷演變的過程，討論了時空數據的深度學習是如何在人腦中實現的，以及這種深度學習是如何產生深度知識的，並以此為靈感，開發了用於深度學習和脈衝神經網路（SNN）中深度知識表示的方法和系統。在更多的技術層面上，這本書介紹了背景知識、新的脈衝神經網路通用方法、進化脈衝神經網路（ESNN）和腦啟發脈衝神經網路（BI-SNN），以及創建腦啟發人工智慧系統的新的特定方法，用於跨應用程序的時空數據建模和分析。

第1部分人工神經網路中的時空和人工智慧
第1章時空演化過程、時空中的深度學習和深度知識表示、腦啟發的人工智慧
1 1 時空演化過程
1 1 1 演化過程概述
1 1 2 生物體的演化過程
1 1 3 時空演化過程和光譜時變過程
1 2 演化過程的特徵：頻率、能量、概率、熵和信息
1 3 光和聲
1 4 時空和方向的演化過程
1 5 從數據、信息到知識
1 6 在時空下的深度學習和深度知識表示（怎麼才算深度？）
1 6 1 在時空下定義深度知識
1 6 2 深度的理解
1 6 3 本書中的深度知識表示示例
1 7 演化過程的統計、計算建模
1 7 1 計算建模的統計學方法
1 7 2 全局、局部和轉導（「個性化」）建模
1 7 3 模型驗證
1 8 腦啟發的人工智慧
1 9 本章小結和深度知識的補充材料
致謝
參考文獻
第2章人工神經網路-演化的連接主義系統
2 1 古典人工神經網路——SOM、MLP、CNN和RNN
2 1 1 神經網路中的無監督學習-自組織映射
2 1 2 人工神經網路的監督學習一多層感知器及其反向傳播演算法
2 1 3 卷積神經網路（CNN）
2 1 4 遞歸和LSTM ANN
2 2 混合和基於知識的人工神經網路
2 3 不斷發展的連接主義系統（ECOS）
2 3 1 ECOS原理
2 3 2 進化自組織地圖
2 3 3 進化的MLP
2 4 進化模糊神經網路：EFuNN
2 5 動態演化的神經模糊推理系統（DENFIS）
2 6 其他ECOS方法和系統
2 7 本章小結和更多知識的進一步閱讀
致謝
參考文獻
第2部分人的大腦
第3章在人腦的深度學習和深層知識表徵
3 1 大腦中的時空
3 2 學習和記憶
3 3 信息的神經表示
3 4 大腦的感知總是時空的
3 5 深度學習與深層知識在大腦中的時空表徵
3 6 神經元和大腦中的信息及信號處理
3 6 1 信息編碼
3 6 2 信息處理的分子基礎
3 7 測量大腦活動作為時空數據
3 7 1 一般概念
3 7 2 腦電圖（EEG）數據
3 7 3 腦磁圖
3 7 4 計算機斷層成像（CT）和正電子發射斷層顯像（PET）
3 7 5 功能性磁共振成像
3 8 總結和延伸閱讀
致謝
參考文獻
第3部分脈衝神經網路
第4部分大腦數據的深度學習和深度知識表示
第5部分 SNN用於視聽數據和腦機介面
第6部分 SNN中的生物和神經信息學
第7部分多感知流數據的深度時空學習與深度知識表示
第8部分 BI-SNN和BI-AI的未來發展
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。