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本书以赢者通吃网络和马太效应为研究对象，从优化视角构建、分析和设计网络模型，并建模计算社会系统中的马太效应，同时探讨时延和网络切换等条件下的模型。本书提供关于神经动力学算法，详细介绍分布式协同建模的赢者通吃网络，并给出该类方法在解决相关领域的科学和工程问题中的应用，以辅助读者更深入地理解基于竞争与合作网络问题的解决思路

本书从注意力机制这一重要角度入手，阐述注意力机制的产生背景和发展历程，通过详实的理论剖析，以深入浅出的方式着重介绍注意力机制在计算机视觉、自然语言处理，以及多模态机器学习三大人工智能方向中的应用思路、模型与算法。

机器学习和深度学习算法的显著进步为新的机遇和一些黑暗的可能性打开了大门，本书作者以乐观的现实主义者的视角，向我们展示了人工智能如何用于增强和改善人类生活。本书讨论了人工智能的含义和优点，并探讨了与之相关的全球经济影响、背后的驱动力以及在公司中实施人工智能的最佳方式等主题。同时，书中还详细探讨了未来人工智能的应用领域，并

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本书以PyTorch作为深度学习框架，主要包括4部分。第1部分（第1、2章），主要概述PyTorch基础知识与常见深度学习算法实现，例如，CNN、LSTM，即CNN-LSTM；第2部分（第3～5章）高级神经网络实现，主要包括常见的深度学习网络结构，例如CNN、RNN及最新的Transformer等模型；第3部分（第6～