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本书特点: ·广泛论述了能力学习方面的内容,包括Widrow-Hoff规则、反向传播算法和一些增强的反向传播算这(例如, 变梯度法,Levenberg-Marquardt动量项法) ·讨论了回归互联记忆神经网络(例如.Hopfield神经网络) ·给出多个解决问题的详细实例: ·以简单的积木形式解释了互联神经网络和竞争神经网络(包括特征映射、学习矢量量化和自适应共振理论)。 ·提供了用MATLAB4.O实现的神经网络设计演示程序(包含学生版和专业版) 这是一本非常优秀的著作 很难见到写得这么好的书。本书无论是插图还是范例都是一流的这些插图和范例不但丰富了内容,而且还增加了直觉感。
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神经网络设计 黑根 【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
MartinT.Hagan,HowardB.Demuth NeuralNetworkDesignOriginalcopyright@996byPWSPublishingCompany.Allrightsreserved.FirstpublishedbyPWSPublishingCompany-adivisionofThomsinLearning-UnitedStatesofAmerica.ReprintedforPeoplesRepublicofChinabyThomsonAsiaPteLtdandChinaMachinePressandCITICPublishingHouseunderthearthorizationofThomsonLearning.NopartofthisbookmaybereproducedinanyformwithoutthethepriorwrittenpermissionofThomsonLearingandChinaMachinePerss.
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机器人控制系统的设计与MATLAB仿真:先进设计方法(第2版) 一线知名专家执笔,理论实践并重,英文版由Springer出版全球发行
本书主要以机械手为被控对象,在第1版的基础上,增加、修改和删除了部分内容,系统地论述了几种先进控制器的设计和分析方法,对于每种控制方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB仿真设计程序。本书具有理论化、系统化、规范化和实用化的特点。
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《人工智能驱动的机制设计(英文版)》提出了人工智能驱动的机制设计框架,以提供一种替代方法来处理目前机制设计理论与实践中的一些问题。该框架包含两个互相交互的抽象模型:智能体模型和机制模型,结合人工智能与机制设计可以解决利用单一领域技术无法解决的问题。研究从多物品拍卖,动态拍卖,以及多目标拍卖三个场景入手,分析并说明该框架对理论与实践均有帮助。全书结构严谨,论证清晰,撰写格式符合规范,语言逻辑性强,表
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人工智能驱动的机制设计 英文版,沈蔚然,清华大学出版社【新华书店总店自营店】 正版图书 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达!团购优惠咨询:13284178503
《人工智能驱动的机制设计(英文版)》提出了人工智能驱动的机制设计框架,以提供一种替代方法来处理目前机制设计理论与实践中的一些问题。该框架包含两个互相交互的抽象模型:智能体模型和机制模型,结合人工智能与机制设计可以解决利用单一领域技术无法解决的问题。研究从多物品拍卖,动态拍卖,以及多目标拍卖三个场景入手,分析并说明该框架对理论与实践均有帮助。全书结构严谨,论证清晰,撰写格式符合规范,语言逻辑性强,表述流畅,有较强的可读性。
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机器人控制系统的设计与MATLAB仿真:基本设计方法 畅销书全面升级,机器人设计领域畅销全球的作品,累计发行一万多册,本书英文版由Springer出版发行!赠送源代码满足读者二次开发使用!
本书是在原有《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》基础上撰写而成,并删除、增加和更新了部分内容。全书共分为两册,本书为上册,即 基本设计方法 部分。本书共分10章,包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑模控制、自适应鲁棒控制、末端轨迹及力控制及重复控制设计方法。每种方法都给出了算法推导、实例分析和相应的MATLAB设计仿真程序。本书特色如下: (1) 控制算法重点置于基础理论分析,针对机械手基本控制算法进行了深入剖析。 (2) 针对每种控制算法,均给出了完整的MATLAB仿真程序,同时也给出了程序的说明 和仿真结果,具有很强的可读性。 (3) 从应用的角度出发,理论联系实际,面向广大工程技术人员,具有很强的工程性和实用性。 (4) 书中介绍的各种控制算法及应用实例非常完整
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机械系统RBF神经网络控制:设计分析及Matlab仿真(英文)刘金琨清华大学出版社【现货实拍 可开发票 下单速发 代寻稀缺书老书,有问题可联系在线客服15011482491
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神经机器翻译的联合训练(英文版) 清华大学出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
传统的神经机器翻译都是用一个有向的模型来对一种语言到另外一种语言的翻译进行建模。相比于传统的学习方法,本书的联合训练可以使得独立的有向模型共享双方的信息,得到的更好的交互,从而使得训练出来的模型表现更好。本书可供高校和科研院所计算机科学与技术专业的科研人员、学生以及机器智能等相关行业的工程技术人员阅读和参考。
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标准的神经机器翻译模型通常是构建一个源语言到目标语言的翻译模型。在本论文中,我们将提出一些联合训练两个神经机器翻译模型的方法,其中包括以下主题 .改进注意力模型 2.引入单语语料 3.提升基于轴语言的翻译 4.整合双向依赖关系。
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