人工智能：机器学与神经网络 机械工程 刘峡壁，马霄虹，高一轩著 新华正版

图书标准信息

• 作者 刘峡壁
• 出版社 北京理工大学出版社
• 出版时间 2023-01
• 版次 1
• ISBN 9787576320688
• 定价 88.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 394页

【内容简介】

本书以人工智能实现算法为视角，系统阐述机器学与人工神经网络这两个彼此紧密联系的人工智能实现途径中的主要问题与解决方法。对于机器学，在深入理解机器学任务与关键问题的基础上，探讨监督学、非监督学、半监督学、强化学这四大类归纳学问题的本质特及其解决方案，同时论述作为归纳学基础的相似计算问题及其解决方法。对于人工神经网络，按照其关键问题是网络拓扑结构与学方法的认识，分为前馈网络与反馈网络这两大类网络结构，阐述主要计算模型及其学方法。后对机器学与人工神经网络进一步的发展趋势进行了展望。

【目录】

章绪论

1.1人工智能及其实现途径

1.1.1智能的外在表现与模拟

1.1.2机器学

1.1.3人工神经网络

1.2机器学简史

1.3人工神经网络简史

1.4本书内容与组织

参文献·

第2章机器学基础

2.1机器学是什么

2.2机器学方式

2.3归纳学类型

2.3.1监督学

2.3.2非监督学

2.3.3半监督学

2.3.4强化学

2.3.5各学类型的特点与共

2.4特定学概念

2.4.1生成学与判别学

2.4.2度量学

2.4.3在线学与递增学

2.4.4反馈学

2.4.5多任务学

2.4.6深度学

2.4.7迁移学

2.4.8流形学

……

11.3.3梯度计算问题

11.4 lstm网络

11.4.1记忆神经元

11.4.2网络结构

11.4.3应用示例：自然语言翻译

11.5 brnn

11.5.1网络结构

11.5.2学方法

11.5.3 双向lstm网络

小结

参文献

2章结语

12.1小样本学

12.1.1相似学

12.1.2元学

12.2相似度计算

12.2.1基于参照系的相似度度量

12.2.2反映层级关系的相似度度量

12.3网络结构学

12.3.1权值量化

12.3.2网络剪枝

12.3.3权值矩阵分解与转换

12.3.4知识蒸馏

12.3.5直接优化

12.4人工神经网络可视化

12.4.1直接方法

12.4.2基于反向传播的方法

12.4.3基于决策重要的方法

12.4.4基于模型的方法

12.5传统方法与人工神经网络方法的合流

参文献