"《PyTorch图神经网络》详细阐述了与图神经网络相关的基本解决方案,主要包括图学习入门、图神经网络的图论、使用DeepWalk创建节点表示、在Node2Vec中使用有偏随机游走改进嵌入、使用普通神经网络包含节点特征、图卷积网络、图注意力网络、使用GraphSAGE扩展图神经网络、定义图分类的表达能力、使用图神经网络预测链接、使用图神经网络生成图、从异构图学习、时序图神经网络、解释图神经网络、使用A3T-GCN预测交通、使用异构图神经网络检测异常、使用LightGCN构建推荐系统、释放图神经网
本书主要介绍了深度学习算法的基本原理和常用模型,包括卷积神经网络(CNN)、残差卷积神经网络(RCNN)、孪生神经网络(SNN)、生成对抗网络(GAN)等。深入探讨了深度学习算法在故障诊断领域的应用,针对机械设备中常见的轴承故障,介绍了一系列基于深度学习算法的故障诊断模型,对故障特征进行提取和识别,能够实现对机械设备故障类型的准确分类和定位。在寿命预测方面,本书详细介绍了基于深度学习算法的剩余寿命预测方法,并应用在轴承和刀具的剩余寿命预测中。通过对这些模型的结构、特点和适用场景的详细阐述,读者可
可信机器学习是机器学习的重要部分,是一门研究机器学习可信属性的学科。本书将可信机器学习的属性贯穿始终,全面系统地介绍可信机器学习的概念原则和技术方法。本书内容分六部分。第一部分详细阐述可信机器学习的框架、机器学习生命周期以及安全性相关概念;第二部分针对机器学习中的数据介绍数据偏差、数据隐私等相关概念和解决方法;第三部分围绕建模过程介绍检测理论、监督学习和因果建模的理论及方法;第四部分针对机器学习的可靠性,讲解分布偏移的概念和缓解方法,以及机器学习公平性和安全性方法;第五部分围绕人与机器的交互,阐
本书共分6章,以交互设计的基本流程为主线将每章的主题进行有机的串联,主要内容包括交互设计概述、交互设计原理、用户体验、设计调研、用户分析、人物角色与场景剧本。本书内容丰富,具有很强的专业性和实用性,适合交互设计师、用户研究人员、视觉设计师等相关人员学习参考。
"本书旨在帮助读者深入理解和应用智能聊天技术ChatGPT的全面指南。本书共10章,包含最基础的ChatGPT发展背景与历程、核心功能、优点和局限,ChatGPT入门操作指南,提升交互体验的基本使用技巧,免费但非常实用的ChatGPT工具和资源,ChatGPT高级使用技巧,以及OpenAIAPI开发,未来前景的全面展望等。这是一本全面详尽的ChatGPT实用指南,面向ChatGPT感兴趣的读者,尤其是青少年。无论是对ChatGPT尚未了解、希望进一步掌握使用技巧、抑或是对其深度开发有兴趣的读者都
本书是一本专为职场人士打造的实用手册,旨在通过128个实战案例、160分钟视频教程和180个素材效果,帮助读者提升工作效率和创造力。本书详细介绍了16款国内顶尖AI工具,如文心一言、Kimi等,并额外推荐了10款工具,覆盖了从基础操作到高级应用的全方位技能,确保读者能够快速掌握并应用于实际工作中。书中不仅提供了工具的使用指南,还深入探讨了30个AI应用领域,如营销、设计、创作等,通过具体案例展示AI工具在不同领域的实际应用,使读者能够更深入地理解AI工具的潜力,从而在职场中实现效率和创新的双重提
"《MATLAB神经网络分析及应用》以MATLABR2023b为平台,以实际应用为背景,采用“理论+公式+经典应用”相结合的形式,深入浅出地讲解MATLAB神经网络经典分析与应用。全书共11章,主要包括为什么神经网络应用广泛、MATLAB快速入门、感知器分析与应用、线性神经网络分析与应用、BP神经网络分析与应用、RBF神经网络分析与应用、反馈神经网络分析与应用、竞争型神经网络分析与应用、神经网络的Simulink应用、自定义神经网络、深度神经网络的分析与应用。通过学习本书,读者可以认识到神经网络
"Python是当今使用最为广泛的开发语言之一,被认为是开发深度学习程序的**语言。《深度学习项目开发实践(TensorFlow+Sklearn+PyTorch)(微视频版)》通过9个综合实例,详细讲解了使用Python语言开发大型深度学习项目的过程,这些项目在现实应用中具有极强的代表性。第1章讲解了AI智能问答系统的具体实现流程;第2章讲解了AI智能推荐系统的具体实现流程;第3章讲解了智能OCR文本检测识别系统的具体实现流程;第4章讲解了国际足球比赛结果预测系统的具体实现流程;第5章讲解了智能
本书是一本全面深入探讨深度学习领域的核心原理与应用实践的专业书籍。本书旨在为读者提供系统的学习路径,从深度学习的基础知识出发,逐步深入到复杂的大模型架构和算法实现。本书适合深度学习初学者、中级开发者以及对大模型有深入研究需求的专业人士。通过阅读本书,读者不仅能够掌握深度学习的理论基础,还能通过丰富的实战案例,提升解决实际问题的能力。
"人机对话是人工智能技术体系中一个很重要的分支领域,同时也是人工智能应用最广的场景之一。本书从人机对话的演进历程出发,从机器人的宏观架构到每个功能的微观细节,都进行了阐述。全书共11章:第1、2章介绍人机对话的发展史和人机对话的基础架构;第3~8章从用户语言理解、用户应答的方式、答案的生成三方面,详细介绍一套人机对话系统的构建方法;第9、10章介绍支撑人机对话系统构建所需的常用算法及模型相关的底层基础技能;第11章介绍以ChatGPT为代表的大模型在人机对话领域的运用。本书可供具备人工智能领域先