深度学习理论与实践

本书是根据国家青年基金、重庆市科委、重庆市教委的专项研究结果，系统全面地阐述了最新的深度学习理论及相应算法。主要介绍深度学习的基本理论以及它在图像分类，目标检测和场景等应用。本书将理论与应用相结...

推荐系统与深度学习

1）主要面对推荐系统的初学者或者算法爱好者，结合算法介绍和实战代码，帮助读者从零到一，结构化的掌握目前推荐系统的主流理论及实践经验。2）面对有一定基础的读者，介绍深度学习的基础概念，以及深度学习在推荐系......

深入理解Auto ML和Auto DL:构建自动化机器学习与深度学习平台

深度强化学习原理与实践

本书将从数学和方法的角度分别阐述强化学习的内容。从数学基础讲起，通过简单的环境模型来逐步展开强化学习的内容。每章至少会有一个案例来辅助读者深入理解相关的知识点，涵盖目前的热点应用，例如图像风格创造...

深度卷积网络 原理与实践

本书正文内容可分3部分，共9章：综述篇（第1，6，9章）。这三章不需要编程和数学基础，如果读者尚不熟悉技术，推荐优先阅读，尤其是第1和第9章。它们分别介绍：深度学习的基本概念，AlphaGo的架构综述，深度学习的问题和......

深度学习与R语言

全书12章，分为原理篇（第1～8章），应用篇（第9～12章）。原理篇按照深度学习的发展过程，主要讨论了浅层神经网络、深度神经网络、Elman神经网络、Jordan神经网络、自动编码机、受限波尔兹曼机和深度信念网。应用篇R环境......

交通运输业与人工智能的深度融合：遗传算法在交通领域的应用

本书首先总结分析了现有公路网等级结构优化模型存在的优化目标选取不当的问题，在此基础上分析并提出等级结构优化的目标，采用新的优化目标对原有的目标规划模型进行改进，并通过东北三省干线公路网等级结构优化...

深度学习基础与实践

本书既覆盖足够的理论，又提供足够的实践，旨在让读者能够构建生产级别的深度学习工作流。本书前4章介绍深度学习概念、神经网络基础知识、深层网络是如何从神经网络演变而来的、4个主流的深层网络的架构。第5...

当代机器深度学习方法与应用研究

本书对当前最新的深度学习方法及应用进行了全面的概述，涵盖了自动语音识别（ASR）、计算机视觉、语言建模、文本处理、多模态学习以及信息检索等方向，能使读者对机器深度学习领域进行广泛而深入的了解，对有志于了...

网络化智能传感技术研究与应用