会员
人工智能数学基础
廖盛斌编著更新时间:2023-11-20 19:26:46
最新章节:本章参考文献开会员,本书免费读 >
本书分为7章,其内容包括代数学和分析学的基础概念、微积分的基础概念、矩阵与线性变换、矩阵分解、最优化理论与算法、概率模型和信息论的基础概念。本书强调数学概念并采用图形化的方式对其进行解释,以利于读者理解,同时,本书给出了数学知识在机器学习和人工智能领域的具体应用,将数学知识和工程实践有机结合,以使读者能对数学知识有更深层次的理解。
上架时间:2023-09-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
人工智能数学基础最新章节
查看全部- 本章参考文献
- 7.3.4 KL散度在机器学习中的应用
- 7.3.3 KL散度的性质
- 7.3.2 从熵编码的角度理解KL散度
- 7.3.1 KL散度的定义
- 7.3 KL散度
- 7.2.4 交叉熵损失函数
- 7.2.3 概率分布推断
- 7.2.2 交叉熵的性质
- 7.2.1 交叉熵的定义
廖盛斌编著
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
一本书读懂大模型:技术创新、商业应用与产业变革
这是一本人人都能读懂的大模型综合指南,既是一本大模型的科普书,又是一本大模型的商业书。由中国电信研究院天翼智库官方出版,从核心技术、基础设施、商业应用、产业体系、安全治理5个维度全面讲解了大模型。语言上通俗易懂,内容上深入浅出,呈现上图文并茂,给读者良好阅读体验的同时,让读者对大模型的理解事半功倍!无论你是AI工程师,还是完全没有IT技术背景的爱好者;无论你是一线的从业人员,还是企业的管理者和决策计算机13.2万字 - 会员
ChatGPT大模型:技术场景与商业应用
ChatGPT作为人工智能领域的一大进步,引起了热议,其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型,主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。本书聚焦大模型,对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手,探寻其背后支撑大模型的魅力。首先,本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解,展现了大模型的发展现状和商业化潜力。计算机13.2万字 - 会员
大语言模型:原理、应用与优化
这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件入手,详细梳理了大模型技术的发展脉络,深入探讨了大模型预训练与对齐的方法;然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理,展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。除了基座模型的训练方案,本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法,包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智计算机12.1万字 - 会员
文心一言:人人都能上手的AI工具
本书作为文心一言的学习指南,全面、细致地介绍了文心一言PC端和App的各项功能和使用方法,力求通过简洁明了的语言和图文并茂的形式,让读者快速掌握文心一言的各项功能。全书共8章,首先简单介绍了人工智能发展的几个阶段及文心一言的相关研发背景;随后介绍了文心一言的基础页面及功能等内容,以及文心一言在学习、工作、生活娱乐方面的应用及相关案例;接着介绍了文心一言的插件,以及文心一言App的功能和使用技巧;最计算机10.7万字 - 会员
AI效率手册:从ChatGPT开启高效能
ChatGPT是当下最新、最热门的工具、效率工具,但为什么不同的人使用效果天差地别,整体上来说:一是认知上的不足;二是方法上的不足。这正是本书要解决的问题。本书不仅让读者会用ChatGPT,更尝试让读者意识到自己需要构建一个完整的学习体系,同时本书提供构建这个学习体系的方法。有了这个学习体系,才能真正用好ChatGPT,也不止能用好ChatGPT。读者能够根据自己的需求,用好ChatGPT,既不停计算机22.5万字 - 会员
机器学习中的统计思维(Python实现)
机器学习是人工智能的核心,而统计思维则是机器学习方法的核心:从随机性中寻找规律性。例如,利用损失最小化思想制定学习策略,采用概率最大化思想估计模型参数,利用方差对不确定性的捕捉构造k维树,采用贝叶斯公式构建分类决策模型,等等。只有树立正确的统计思维,才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角,揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想,帮助读者构建理论体系。计算机18万字 - 会员
PyTorch深度学习与企业级项目实战
《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践,以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识,同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。《PyTorch深度学习与企业级项目实战》共分18章,内容主要包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系,深度学习框架PyTorch2.0的环境搭建,Python数据科学库,深度学习基本原理,计算机10.8万字 空间计算:人工智能驱动的新商业革命
空间计算是一种不断发展的以三维世界为中心的计算形式和交互形式,是以计算机视觉为基础的高阶应用。其核心是使用AI、计算机视觉和扩展现实将虚拟体验融入物理世界,让用户摆脱屏幕的束缚,自然地与数字世界中的对象互动,就像与真实世界中的对象互动一样。随着生成式AI的爆发,空间计算平台将拥有更加丰富的内容,将在很大程度上改变我们的生活和工作,重新定义商业模式,并改变我们与技术和整个世界互动的方式,推动我们进入计算机12.1万字- 会员
知识图谱从0到1:原理与Python实战
本书旨在帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念。通过清晰的解释和实例,读者将深入了解知识图谱的构建、表示、推理等关键知识点。此外,本书通过提供代码实战,引导读者亲自动手构建知识图谱,并应用各种技术和工具进行实践。这种实践性的讲解方法可帮助读者更深入地理解知识图谱的实际应用。本书的目标是帮助读者全面理解知识图谱的基本原理和概念,并通过代码实战构建知识图谱。同时,本书也提供了关于大语言模型与知识图谱计算机9.6万字
同类书籍最近更新
- 会员
空间智能原理与应用
本书从空间信息处理角度出发,将人工智能领域的理论研究与专业实践相结合,完整介绍人工智能方法及其在空间信息处理中的应用,不仅涵盖人工智能领域的基础概念与基本方法,而且探讨知识图谱、计算智能、新兴机器学习、深度学习等前沿技术,同时介绍人工智能在地理文本大数据、遥感影像、激光点云等空间信息处理中的应用实例,具有较强的代表性和启发性。本书可以作为高等院校空间信息与数字技术、遥感科学与技术等专业高年级本科生人工智能23.8万字 - 会员
机器学习(第2版)
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容人工智能30.2万字 - 会员
大模型实战:微调、优化与私有化部署
本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能(ArtificialIntelligence,AI)模型技术,从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发,详细阐述了大模型私有化部署过程,深入剖析了Transformer架构,旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。本书的讲解风格独树一帜,将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言,案例叙述既严谨又充满趣味,让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI人工智能15.8万字 - 会员
基于信息增强的图神经网络学习方法研究
本书深入剖析了图神经网络领域所面临的两大核心挑战:深度加深模型退化和监督信息过度依赖。针对这两大挑战,本书提出了一系列解决思路,涵盖模型结构设计、训练策略优化等方面的内容。全书共7章,第1章主要介绍了图神经网络研究的背景与意义,阐述了近年来国内外网络表示学习与图神经网络的研究现状,分析了图神经网络当前面临的挑战及其主要问题等;第2章主要对图神经网络进行概要论述,包括基础的理论、典型的模型方法及应用人工智能8.1万字