本書是《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的重磅升級版本，選用PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關(guān)深度學(xué)習(xí)的交互式學(xué)習(xí)體驗。 本書重新修訂《動手學(xué)深度學(xué)習(xí)》的所有內(nèi)容，并針對技術(shù)的發(fā)展，新增注意力機制、預(yù)訓(xùn)練等內(nèi)容。本書包含15章，第一部分介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和預(yù)備知識，并由線性模型引出基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——多層感知機
本書根據(jù)企業(yè)實際生產(chǎn)需要，結(jié)合典型項目，以實用、易用為目的，深入淺出地介紹了西門子人機界面組態(tài)與應(yīng)用的實用技術(shù)。本書采用“項目導(dǎo)向、任務(wù)驅(qū)動”的形式，設(shè)計了HMI組態(tài)與調(diào)試入門、小車移動監(jiān)控系統(tǒng)、水泵控制監(jiān)控系統(tǒng)、剪板機控制監(jiān)控系統(tǒng)、多電機功能監(jiān)控系統(tǒng)和飲料生產(chǎn)線監(jiān)控系統(tǒng)6個項目，共30個任務(wù)，每個任務(wù)附有大量的圖片說
本書結(jié)合機械大類各專業(yè)及相近專業(yè)的發(fā)展和教學(xué)需要，較為系統(tǒng)地介紹了機械控制工程的基本內(nèi)容。全書共由三個模塊組成，即經(jīng)典控制理論、離散控制系統(tǒng)、現(xiàn)代控制理論，各模塊基本獨立，其中經(jīng)典控制理論為基本部分。全書共9章，主要內(nèi)容有緒論、控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型、時域分析、根軌跡法、頻域分析、穩(wěn)定性分析、綜合與校正，以及離散控制系統(tǒng)分
本書本著培養(yǎng)高職學(xué)生的人工智能基本素養(yǎng)、人工智能思維和人工智能應(yīng)用實踐能力的目標(biāo)，內(nèi)容選取符合高職學(xué)生的特點，強調(diào)人工智能的通識性、典型性和實用性，具有可操作性。本書選取了涵蓋人工智能領(lǐng)域的多個典型案例，采用項目化模式構(gòu)建教學(xué)案例，突出實踐。每個案例由循序漸進(jìn)的遞進(jìn)式任務(wù)組成，支持課堂分層次教學(xué)實施。全書共分7章，主要
本書重點分析非線性時滯系統(tǒng)的迭代學(xué)習(xí)控制方案設(shè)計及其穩(wěn)定性分析問題。內(nèi)容包括：不確定時變參數(shù)化非線性時滯系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制、非參數(shù)化非線性時滯系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制、控制方向未知的非線性時滯系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制、基于觀測器的非線性時滯系統(tǒng)迭代學(xué)習(xí)控制、機械臂系統(tǒng)自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制等。
本書從圖劃分的視角系統(tǒng)介紹基于圖論的機器學(xué)習(xí)方法，包括機器學(xué)習(xí)中的三類基本學(xué)習(xí)問題：無監(jiān)督、半監(jiān)督和監(jiān)督學(xué)習(xí)問題，同時考慮協(xié)同正則化、多重正則化和路徑傳播對基于圖論的學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了拓展。通過大量的實驗驗證，本書提供的方法合理有效，算法效率顯著提高。
本書主要利用魯棒控制理論和隨機系統(tǒng)理論研究了噪聲環(huán)境下多智能體系統(tǒng)的協(xié)同控制問題。具體包括噪聲環(huán)境下異構(gòu)多智能體系統(tǒng)的一致性，持續(xù)干擾下多智能體系統(tǒng)的一致性，噪聲環(huán)境下多智能體系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)運動和對抗編隊控制，最后簡要介紹了噪聲環(huán)境下分?jǐn)?shù)階多智能體系統(tǒng)的一致性。
本套書包含：《深度學(xué)習(xí)從基礎(chǔ)到實踐(上、下冊)》《圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》。
本書著重從方法論角度對基于知識圖譜的可解釋人工智能的相關(guān)研究進(jìn)行分類梳理，并挑選了智能推薦、問答對話、關(guān)系推理等三個具有代表性的人工智能任務(wù)，在每個任務(wù)下遴選出近年來有具有里程碑意義的典型研究成果，詳細(xì)介紹基于知識圖譜的可解釋人工智能的理論模型和應(yīng)用情況。本書既涵蓋了大量經(jīng)典算法，又引入了近年來在該領(lǐng)域研究中涌現(xiàn)出的新
本書在歸納分析國內(nèi)外關(guān)于多智能體系統(tǒng)分布式優(yōu)化控制算法的基礎(chǔ)上，研究了針對外部干擾、系統(tǒng)未建模動態(tài)、系統(tǒng)狀態(tài)受限、固定時間內(nèi)系統(tǒng)穩(wěn)定等具體需求的高階非線性多智能體系統(tǒng)的分布式控制器設(shè)計。主要內(nèi)容包括：設(shè)計基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)控制算法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的萬能逼近能力對系統(tǒng)內(nèi)的未建模動態(tài)進(jìn)行估計，并通過設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)律和自
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