本書是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典教材，完整、詳細地討論了各個主題，且包含了相關(guān)的計算機實驗。全書共15章，主要內(nèi)容包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義、Rosenblatt感知器、回歸建模、最小均方算法、多層感知器、核方法和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、正則化理論、主成分分析、自組織映射、信息論學(xué)習(xí)模型、源于統(tǒng)計力學(xué)的隨機方法、動態(tài)規(guī)劃、神經(jīng)動力

本書就區(qū)塊鏈和人工智能這兩項新興技術(shù)對整個大會計行業(yè)的泛在影響，刻畫了多個相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用前沿，包括財務(wù)服務(wù)、會計、審計、控制、稅收、銀行間結(jié)算、證券投資、創(chuàng)業(yè)管理、文書管理、數(shù)據(jù)管理、戰(zhàn)略、監(jiān)管、咨詢、專業(yè)教育等領(lǐng)域的新動態(tài)以及技術(shù)變革對未來發(fā)展的意義。本書分為兩篇。第壹篇為寫給從業(yè)者的定義、概述和信息，包括：前言和引

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本書旨在利用TensorFlow針對各種現(xiàn)實場景設(shè)計深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，引導(dǎo)讀者實現(xiàn)有趣的深度學(xué)習(xí)項目。本書涵蓋10個實踐項目，如用目標(biāo)檢測API標(biāo)注圖像、利用長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）預(yù)測股票價格、構(gòu)建和訓(xùn)練機器翻譯模型、檢測Quora數(shù)據(jù)集中的重復(fù)問題等。通過閱讀本書，讀者可以了解如何搭建深度學(xué)習(xí)的TensorFlo

本書介紹了人工智能和大數(shù)據(jù)涉及的核心概念和模型。書中涉及概念包括監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)類型、可視化、線性回歸、邏輯回歸、分類回歸樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。同時，本書理論和實際并重，基于真實的實例和數(shù)據(jù)集，引入了R語言演示實際計算和操作，為讀者展示解決實際問題的代碼，從而讓讀者掌握在實際生活中解決相關(guān)問題的方法。 本書適合想要綜合

本書基于C++編寫，旨在帶領(lǐng)讀者動手打造出一個深度學(xué)習(xí)框架。本書首先介紹C++模板元編程的基礎(chǔ)技術(shù)，然后在此基礎(chǔ)上剖析深度學(xué)習(xí)框架的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，逐一實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)框架中的各個組件和功能，包括基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、運算與表達模板、基本層、復(fù)合層、循環(huán)層、求值與優(yōu)化等，最終打造出一個深度學(xué)習(xí)框架。本書將深度學(xué)習(xí)框架與C++模板元編程有

本書總體目標(biāo)是介紹觸力覺人機交互的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢和重要應(yīng)用，為讀者在機器人、虛擬現(xiàn)實、生物工程、認知科學(xué)等領(lǐng)域開展跨學(xué)科研究和技術(shù)開發(fā)打下基礎(chǔ)。全書共8章，主要內(nèi)容包括觸力覺人機交互概述、人體觸力覺感知和運動控制的生理基礎(chǔ)、桌面式力覺交互設(shè)備、力覺合成方法、桌面式力覺交互系統(tǒng)、振動觸覺交互、紋理觸覺交互、觸力覺人機交互

在大數(shù)據(jù)時代，機器學(xué)習(xí)（ML）在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域取得了巨大的成功，數(shù)據(jù)應(yīng)用也逐漸從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”階段向“模型驅(qū)動”階段躍升，但這也給ML項目落地帶來了更大的困難，為了適應(yīng)時代的發(fā)展，MLOps應(yīng)運而生。本書從多個方面介紹了MLOps實踐路徑，內(nèi)容涵蓋了設(shè)計、構(gòu)建和部署由ML驅(qū)動的應(yīng)用程序所需的各種實用技能。

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