本书主要介绍统计机器学习框架，该框架以基于机器学习算法获得真实数据生成过程(DGP)概率分布的最佳近似为前提。统计机器学习框架由一组核心定理支撑，能够用来分析许多常见机器学习算法对DGP的渐近性。书中通过相关机器学习案例帮助学生理解框架中的核心定理。具体来说，本书分为四部分：第一部分通过实例介绍了机器学习算法概念和描述算法的数学工具；第二部分讨论了确定性学习机的渐近行为；第三部分讨论了随机推理机和随机学习机的渐近行为；第四部分关注的是机器学习算法的泛化性能表征问题。

"Mamba是一种新型的深度学习架构，在保持对序列长度近似线性扩展性的同时，提供了与Transformers相当的建模能力。《深入探索Mamba模型架构与应用》旨在帮助读者探索Mamba在不同领域实现卓越性能的潜力，并深入理解和应用这一新兴的模型架构。本书配套示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信交流群服务。
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"本书是对强化学习算法的综合性讲解书籍，内容包括主要的强化学习算法的实现思路讲解，以及主要的优化方法的原理讲解。本书介绍的每个算法都分为原理讲解和代码实现两部分，代码实现是为了通过实验验证原理部分的可行性。通过本书的学习，读者可以快速地了解强化学习算法的设计原理，掌握强化学习算法的实现过程，并能研发属于自己的强化学习算法，了解各个算法的优缺点，以及各个算法适用的场景。
本书共18章，分为强化学习基础篇（第1章和第2章）介绍了强化学习中的基本概念。强化学习基础算法篇（第3~6章）介绍了QLe

"本书专注于介绍基于深度学习的算法。从探索深度学习的数学基础和理论架构，到九大经典的深度学习算法，旨在为读者提供一个从基础到高级的全方位指导。截至2024年，书中介绍的9个算法几乎涵盖了整个深度学习领域的经典和前沿算法。
本书在第1章和第2章介绍了深度学习的基础：数学基础与神经网络算法。从第3章开始，书籍逐步引领读者进入深度学习的核心领域，即一些基于神经网络的变体算法：卷积神经网络、循环神经网络、编码器-解码器模型，以及目前火热的变形金刚算法、生成对抗网络和扩散模型。这些章节不仅讲解了各个

"本书针对基于演化的机器学习的一些关键问题进行深入探索。全书共20章，分为3篇。
上篇为第1～6章，探索了深度改进的分布估计算法，提出了基于共轭先验分布的两层分布估计算法、带有链接学习的量子演化算法和问题规模自适应的基于分解的多目标分布估计算法。中篇为第7～13章，针对学习分类器与特征选择方法，重点研究两者的融合策略，将学习分类器的分类模型构建过程与特征选择的特征子集搜索过程统一集成在基于演化的机器学习框架下，同时改善了分类算法的预测性能与运行效率。下篇为第14～20章，从提高规则空间的搜

深度学习和大模型技术在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、大模型、AIGC、模型工程实现、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。本书既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读，帮助建立深度学习推荐系统的技术框架，通过学习前沿案例，加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力。

本书第一章介绍了脉冲神经网络的背景，第二章介绍了脉冲神经网络的基本概念及工作原理，第三章介绍了脉冲神经网络的学习算法等，第四章介绍了多款典型的边缘端类脑计算神经形态芯片设计，包括所用的脉冲网络哟拓扑结构、片上学习算法、硬件架构和关键模块电路设计，第五章总结了类脑芯片的应用前景，目前存在的问题以及结论。

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