书目信息 |
| 题名： |
生物群智计算与机器学习
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| 作者： | 朱云龙 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 清华大学出版社 2020 |
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| 页数： | 294页 | |
| 开本： | 26cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP181 ， TP18 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 人工智能--算法--研究 , 机器学习--研究 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-302-54858-4 | |
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| 304 | @a著者还有：陈翰宁、申海、张浩 | |
| 330 | @a本书综合分析了人工智能的发展历程以及人工智能与生物群智计算、机器学习等之间的关系，给出了生物群智计算的统一框架模型，涵盖了从简单到复杂的基于个体自适应、群体分工协作、多群体协同进化等生物现象的几类新型生物群智计算模式，所有这些无疑体现了生物群智计算很基础、很核心的理论与方法。同时，有针对性地介绍了深度学习、强化学习、迁移学习和生成式对抗网络等机器学习方法，希望读者在掌握生物群智计算的同时，能够有机地融合这些以大数据为主要特征的机器学习方法，构建更为激动人心的新型算法 | |
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| 生物群智计算与机器学习/朱云龙[等]著.-北京：清华大学出版社，2020 |
| 294页：图；26cm |
| ISBN 978-7-302-54858-4：CNY79.00 |
| 本书综合分析了人工智能的发展历程以及人工智能与生物群智计算、机器学习等之间的关系，给出了生物群智计算的统一框架模型，涵盖了从简单到复杂的基于个体自适应、群体分工协作、多群体协同进化等生物现象的几类新型生物群智计算模式，所有这些无疑体现了生物群智计算很基础、很核心的理论与方法。同时，有针对性地介绍了深度学习、强化学习、迁移学习和生成式对抗网络等机器学习方法，希望读者在掌握生物群智计算的同时，能够有机地融合这些以大数据为主要特征的机器学习方法，构建更为激动人心的新型算法 |
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正题名：生物群智计算与机器学习
索取号：TP18/209
预约/预借
| 序号 | 登录号 | 条形码 | 馆藏地/架位号 | 状态 | 备注 |
| 1 | 1911968 | 219119683 | 样本书库/ [索取号:TP18/209] | 在馆 | |
| 2 | 1911969 | 219119692 | 新区/5100080405/ [索取号:TP18/209] | 在馆 | |
| 3 | 1911970 | 219119709 | 新区/5100080405/ [索取号:TP18/209] | 在馆 |