神经网络与深度学习

1 儿童怎样学习数学

儿童怎样学习数学

殿堂级数学教育著作,2~11岁孩子父母和老师的操作指南,海量游戏化数学活动,激发孩子数学兴趣。◎编辑推荐☆国际学术地位崇高,在教育界尤其是数学界备受推崇本书不仅是作者数十年数学教学经验的总结,也是她的数学教育理念在家庭中的应用、验证与成果。 [英]帕梅拉·利贝克 2023-10-24 06:40:20
1 深度关系

深度关系

与他人建立深度关系的能力对我们的生活和工作至关重要。当身处一段深度关系中时,我们会感到自己完全被理解和支持。然而,有时我们会发现自己很难与他人建立深度关系,或者无法应对与他人更亲密时不可避免会出现的挑战。事实上,所有的关系各不相同,但多数都 大卫·布拉德福德 2023-09-19 08:38:49
1 UNIX网络编程卷1:套接字联网API(第3版)

UNIX网络编程卷1:套接字联网API(第3版)

《UNIX环境高级编程(第3版)》是AdvancedProgrammingintheUNIXEnvironment一书的第3版,被誉为UNIX编程“圣经”。自第2版出版以来,UNIX行业发生了巨大变化,特别是UNIX编程接口的有关标准变化很 [美]W.理查德•史蒂文斯(W.RichardStevens)/比尔•芬纳(BillFenner)/ 2023-06-07 08:54:17
1 深度学习原理与实践

深度学习原理与实践

本书详细介绍了目前常用的深度学习网络模型,包括ANN、CNN和RNN,以及它们的算法原理和核心思想。大量实例代码能帮助读者深入了解网络模型。此外,本书提供了全面的进阶内容和对应案例,帮助读者学以致用,全面掌握深度学习的知识和技巧。适用于大数 陈仲铭/彭凌西 2023-05-13 13:06:14
1 UNIX网络编程

UNIX网络编程

已故UNIX网络专家W.RichardStevens博士独自编写了《UNIX网络编程》(第1卷)(套接口API第1版和第2版)。随着网络技术近年的发展,《UNIX网络编程》(第1卷)(套接口API第3版)由世界著名网络专家BillFenne 史蒂文斯/芬纳/鲁道夫 2023-05-13 12:25:58
1 网络、群体与市场

网络、群体与市场

大卫·伊斯利(DavidEasley)是康奈尔大学经济学系DonaldC.Opatrny74主席,也是亨利士嘉堡(HenryScarborough)社会科学教授。他曾是剑桥大学丘吉尔学院海外院士。他的主要研究领域包括经济学、金融学和决策理论 大卫·伊斯利(DavidEsley)/乔恩·克莱因伯格(JonKleinberg) 2023-05-13 11:44:28
1 应用学习科学

应用学习科学

《学习的科学》是当代著名教育心理学家、学习科学家理查德·梅耶的代表作之一。它被誉为涵盖“学习科学”重要主张的优秀“入门书”,适合中小学一线教师和教学设计研究者学习和参考。自出版以来,该书获得了多位国际著名的教学设计专家和教师质量委员会的好评 理查德·梅耶 2023-05-13 02:32:17
1 学习考古

学习考古

标题:《学习考古》书评作者:陈胜前出版社:生活·读书·新知三联书店出版时间:2018年3月ISBN:9787108059888定价:34.00元正文:理想的考古教育应该协调好个人发展与国家、社会需要之间的关系。因为我们绝大多数人与考古的关系 陈胜前 2023-05-12 21:18:43
1 人工神经网络原理及仿真实例

人工神经网络原理及仿真实例

《21世纪高等院校电气信息类系列教材•人工神经网络原理及仿真实例》以神经网络结构为主线,通过学习算法详细阐述了神经网络结构和算法步骤,旨在使读者易于理解,能够实际操作并应用。本书主要内容包括人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习算法、多 高隽 2023-05-11 22:52:04
1 脑的高级功能与神经网络

脑的高级功能与神经网络

本书主要论述脑的高级功能,如感知、记忆、思维过程的神经网络。全书以建立神经网络模型为主线,介绍了脑的结构、生理及信息处理的基本知识。在此基础上探讨了记忆和思维过程的原理。本书内容属于边缘学科性质,为方便读者理解,深入浅出地阐述了系统性的论点 黄秉宪 2023-05-11 22:51:02
1 人工神经网络教程

人工神经网络教程

《人工神经网络教程》从主要理论、设计基础到应用实例,系统地阐述了人工神经网络,旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象,理解和熟悉它的基本原理和主要应用,掌握它的结构和设计应用方法,为深入研究和应用开发打下基础。为便于读者理解,本书尽量避 韩力群 2023-05-11 22:50:16
1 神经网络

神经网络

本书全面系统地介绍神经网络的基本模型、基本方法和基本技术,从理论和实际应用两方面出发。其涉及的内容包括神经系统科学、统计模式识别、支撑向量机、模糊系统、软件计算与动态系统等。本书深入研究了神经网络的各种基本模型,并全面介绍了神经网络的最新发 [印度]SatishKumar 2023-05-11 22:49:03