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在生成式人工智能的时代，我们见证了模型推理对存储空间和计算能力的巨大需求，这对大语言模型和视觉生成模型的实际应用提出了前所未有的挑战。在这样的背景下，高效模型压缩和模型设计技术显得尤为重要，它们是降低模型计算和存储需求的关键，使得模型的快速部署和高效运行成为可能。本书系统地介绍了高效模型压缩和模型设计的方法，在编写上兼

本书是关于神经网络与机器学习的经典教材，完整、详细地讨论了各个主题，并且包含了相关的计算机实验。全书共16章，主要内容包括神经网络的定义、Rosenblatt感知器、回归建模、最小均方算法、多层感知器、核方法和径向基函数网络、支持向量机、正则化理论、主成分分析、自组织映射、信息论学习模型、源于统计力学的随机方法、动态规

个性化推荐作为一种重要的信息过滤技术，广泛应用于电子商务、社交服务以及基于位 置的服务等领域，随着数据量的爆炸式增长，原有的推荐算法存在执行效率低和数据稀疏性等问题。为了解决原有推荐算法存在的问题，本书提出了3种新的算法，分别是基于三维项集矩阵和向量的频繁项集挖掘算法、融合惩罚因子和时间权重的协同过滤算法以及基于用户属

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