| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787302684121 |
| 所属分类：图书>计算机/网络>计算机理论 |
商品详情内容简介
本书选择以创立的模型无关元学习算法程序为主线，系统研究过程中的联合训练问题、任务构建问题、过程建模问题、输入输出问题和应用拓展问题。本书共章，前两章采用释义代码分析元学习的基本问题，从第章开始侧重对原始代码的分析。为确保零基础的读者能快速上手，前章的代码注解极为详细，同时循序渐进地引导读者完成编程平台搭建与开发环境配置。第章和第章重点引导读者形成元学习的编程思维，并进一步定义相关算法的学习过程。本书内容通俗易懂，对人工智能感兴趣但缺少专业指导的读者，开篇即可轻松人门，在较短时间内即可收获进步的喜悦。本书可作为高等学校本科生和研究生的教材，也可作为人工智能技术研究的重要参考资料。通过本书的指引，可快速领悟过程中的建模思路、算法思想、很优化方法和元优化机制，从而打下扎实的人工智能研究基础。
目 录
第章联合训练问题
问题描述
以任务为样本
面向学习过程
快速适应新任务
建模思路
局部很优模型
全局很优模型
模型前置代码
算法思想
外层循环算法
内层循环算法
权重更新代码
很优化方法 第章联合训练问题
问题描述
以任务为样本
面向学习过程
快速适应新任务
建模思路
局部很优模型
全局很优模型
模型前置代码
算法思想
外层循环算法
内层循环算法
权重更新代码
很优化方法
准备优化工具
搭建优化平台
很优化科学计算包
元优化机制
环境变量的配置
环境变量的验证
元优化机制
第章任务构建问题
问题描述
小样本单元
有限监督数据
支撑集与查询集
建模思路
任务分布模型
监督学习模型
模型前置代码
算法思想
单元划分算法
标签分配算法
任务生成算法
很优化方法
创建优化环境
更新优化系统
安装编程内核
元优化机制
代码编辑器
元优化程序
元优化机制
第章过程建模问题
问题描述
基准数据集
图像尺寸调整
知识获取过程
建模思路
图像加载模型
……
显示全部信息
本书选择以创立的模型无关元学习算法程序为主线，系统研究过程中的联合训练问题、任务构建问题、过程建模问题、输入输出问题和应用拓展问题。本书共章，前两章采用释义代码分析元学习的基本问题，从第章开始侧重对原始代码的分析。为确保零基础的读者能快速上手，前章的代码注解极为详细，同时循序渐进地引导读者完成编程平台搭建与开发环境配置。第章和第章重点引导读者形成元学习的编程思维，并进一步定义相关算法的学习过程。本书内容通俗易懂，对人工智能感兴趣但缺少专业指导的读者，开篇即可轻松人门，在较短时间内即可收获进步的喜悦。本书可作为高等学校本科生和研究生的教材，也可作为人工智能技术研究的重要参考资料。通过本书的指引，可快速领悟过程中的建模思路、算法思想、很优化方法和元优化机制，从而打下扎实的人工智能研究基础。
目 录
第章联合训练问题
问题描述
以任务为样本
面向学习过程
快速适应新任务
建模思路
局部很优模型
全局很优模型
模型前置代码
算法思想
外层循环算法
内层循环算法
权重更新代码
很优化方法 第章联合训练问题
问题描述
以任务为样本
面向学习过程
快速适应新任务
建模思路
局部很优模型
全局很优模型
模型前置代码
算法思想
外层循环算法
内层循环算法
权重更新代码
很优化方法
准备优化工具
搭建优化平台
很优化科学计算包
元优化机制
环境变量的配置
环境变量的验证
元优化机制
第章任务构建问题
问题描述
小样本单元
有限监督数据
支撑集与查询集
建模思路
任务分布模型
监督学习模型
模型前置代码
算法思想
单元划分算法
标签分配算法
任务生成算法
很优化方法
创建优化环境
更新优化系统
安装编程内核
元优化机制
代码编辑器
元优化程序
元优化机制
第章过程建模问题
问题描述
基准数据集
图像尺寸调整
知识获取过程
建模思路
图像加载模型
……
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