"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

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本书系统阐述了DeepSeek大模型架构、部署及应用实战的相关内容。书中从人工智能和大模型的基础理论出发，深入剖析了DeepSeek的底层技术，如Transformer架构、混合专家、动态任务分配、稀疏激活及归一化等关键技术，详细介绍了模型训练、优化和推理的前沿方法。书中不仅展示了DeepSeek在多模态模型和推理系统中的技术优势，还提供了丰富的实战案例，涵盖了从本地部署到云端应用，再到与办公软件、开发工具和Web交互系统的无缝集成。通过理论解析与实践演示，读者将获得从模型设计到实际应

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。

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。

"本书结合典型机械系统控制的实例，系统地介绍了神经网络控制的基本理论、基本方法和应用技术。本书是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。
全书共分16章，包括绪论、RBF神经网络的设计与仿真、基于梯度下降法的RBF神经网络控制、自适应RBF神经网络控制、RBF神经网络滑模控制、基于模型整体逼近的自适应RBF控制、基于局部逼近的自适应RBF控制、基于RBF神经网络的动态面自适应控制、数字RBF神经网络控制、离散神经网络控制、自适应RBF观测器设计

本书以DeepSeek大模型的应用为主题，通过漫画的形式展现了DeepSeek大模型在思维养成、课程辅导、艺术设计等领域的创新应用，回顾并展望了DeepSeek大模型的产生历程和发展方向。
本书共5章，以陪伴型智能机器人“艾芝士”与人类小朋友源源之间生动有趣的对话展开知识讲解。第1章带领读者回顾DeepSeek大模型的诞生经过及AI大模型的发展历程。第2章聚焦AI时代的学习法则，探讨如何使用DeepSeek大模型建立新型学习思维方式，规划职业方向。第3章展示DeepSeek大模型如何助力

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