本書主要介紹如何學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)表征,并將其應(yīng)用到推薦系統(tǒng)中,重點(diǎn)研究了推薦系統(tǒng)中的三種各具代表性的網(wǎng)絡(luò):用戶產(chǎn)品交互的二分圖,用戶端的社交網(wǎng)絡(luò),產(chǎn)品端的知識圖譜。本書系統(tǒng)性地研究了三種網(wǎng)絡(luò)的建模,提出了針對不同種類的網(wǎng)絡(luò)在多個層面將網(wǎng)絡(luò)信息和推薦系統(tǒng)進(jìn)行結(jié)合的解決方案。這些解決方案獲得了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注,有些方案已經(jīng)
主要講解智能算法的理論和實(shí)際應(yīng)用。主要針對1.智能算法計算時間分析新方法;2.智能算法在計算機(jī)視覺的應(yīng)用;3.智能算法在物流規(guī)劃的應(yīng)用;4.智能算法在軟件測試的應(yīng)用;5.智能算法在多目標(biāo)優(yōu)化的應(yīng)用。
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個熱點(diǎn)方向,從圖的視角解讀大數(shù)據(jù),可以靈活建模復(fù)雜的信息交互關(guān)系,吸引大量學(xué)者的關(guān)注并在多個工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。《圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐》由淺入深,全面介紹圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識、典型模型方法和應(yīng)用實(shí)踐。《圖深度學(xué)習(xí)從理論到實(shí)踐》不僅包括一般的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)和圖基礎(chǔ)知識,還涵蓋了圖表示學(xué)習(xí)、圖卷積
本書以深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow為基礎(chǔ),介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識與常用方法,全面細(xì)致地提供了機(jī)器學(xué)習(xí)操作的原理及其在深度學(xué)習(xí)框架下的實(shí)踐步驟。全書共16章,分別介紹了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識、深度學(xué)習(xí)框架及其對比、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識、深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow的基礎(chǔ)知識、Logistic回歸、多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與
本書的寫作目的旨在幫助大量正走在、或即將走向?qū)W習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)路上的廣大讀者朋友。我們在日常教學(xué)和培養(yǎng)研究生過程中發(fā)現(xiàn),很多同學(xué)一方面想學(xué)、愿意學(xué);另一方面又遇到入門難的問題,希望能有一本書旨在幫助正走在或即將走向?qū)W習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)路上的廣大讀者朋友。我們在日常教學(xué)和培養(yǎng)研究生過程中發(fā)現(xiàn),很多同學(xué)一方面想學(xué)、愿意學(xué);另一方面又遇到
智能運(yùn)維是面向產(chǎn)品全生命周期智能制造的重要組成部分。隨著感知技術(shù)、預(yù)測技術(shù)和智能技術(shù)的深度應(yīng)用,裝備維修從原來的事后維修模式、定時維修模式逐步向基于狀態(tài)的維修模式轉(zhuǎn)變,而提高裝備狀態(tài)監(jiān)測和維修決策水平是實(shí)現(xiàn)這種轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵。本書在基于狀態(tài)的維修模式及其技術(shù)體系基礎(chǔ)上,對基于狀態(tài)的維修所涉及的數(shù)據(jù)處理、狀態(tài)監(jiān)測、趨勢預(yù)測、
特征工程可以修改數(shù)據(jù)特征,更好地捕獲問題本質(zhì),從而改進(jìn)結(jié)果。這個過程既是一種藝術(shù),也是技巧和訣竅的一種結(jié)合。本書是一本特征工程實(shí)用指南,主要探討如何利用特征工程提升機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的性能。本書從特征工程的基本概念和技術(shù)開始介紹,建立了一種特殊的跨領(lǐng)域方法,通過充分研究案例詳細(xì)介紹了圖數(shù)據(jù)、時間戳數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)
本書從倫理學(xué)的角度入手,在分析當(dāng)前世界各國AI發(fā)展水平的基礎(chǔ)上,探討了人類與AI共生、協(xié)作的關(guān)系,并為讀者描繪了未來AI的應(yīng)用前景。
本書按照人工智能在不同領(lǐng)域的研究特點(diǎn),通過專項(xiàng)應(yīng)用來研究相關(guān)技術(shù)。 全書分為11章,第1章介紹人工智能領(lǐng)域的基本概念,第2章說明Python語言編程工具的使用,第3章到第10章分別從應(yīng)答機(jī)器人、物體識別、人臉識別、語音識別、視頻識別、生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、無人駕駛、區(qū)塊鏈和大數(shù)據(jù)等方面對人工智能從原理到實(shí)戰(zhàn)一步一步進(jìn)行介紹
知識圖譜作為認(rèn)知智能的核心技術(shù)正蓬勃發(fā)展。本書系統(tǒng)全面地介紹了知識圖譜的核心技術(shù),既有宏觀整體的技術(shù)體系,也有關(guān)鍵技術(shù)和算法細(xì)節(jié),內(nèi)容包括:知識圖譜模式設(shè)計的方法論——六韜法;知識圖譜構(gòu)建中的實(shí)體抽取和關(guān)系抽。恢R存儲中的屬性圖模型及圖數(shù)據(jù)庫,重點(diǎn)介紹了JanusGraph分布式圖數(shù)據(jù)庫;知識計算中的圖論基礎(chǔ),以及中