高等学校教材·神经网络：理论技术方法及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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赵庶旭，党建武，张振海 等 编

图书标签:

• 神经网络
• 深度学习
• 机器学习
• 高等教育
• 教材
• 人工智能
• 模式识别
• 理论与应用
• 算法
• Python

出版社： 中国铁道出版社

ISBN：9787113163839

版次：1

商品编码：11291326

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-05-01

用纸：胶版纸

页数：197

正文语种：中文

编辑推荐

　　神经网络作为发展迅速的交叉学科，涉及到生物学、医学、心理学、认知学、信息论、数学、计算机科学和微电子技术等多种学科。编者根据自己多年从事神经网络和智能算法方向上的科学研究，结合在铁路智能控制、图像处理领域的应用工程实践经验和相关的教学经验，有重点地进行了《高等学校教材·神经网络：理论技术方法及应用》的编写工作。《高等学校教材·神经网络：理论技术方法及应用》在编写过程中，参考了大量书籍，目的在于使读者通过《高等学校教材·神经网络：理论技术方法及应用》能够较为全面、系统地对神经网络的基本原理和理论，对主流的可行性高的技术方法，以及目前研究的焦点进行把握。

内容简介

　　《高等学校教材·神经网络：理论技术方法及应用》主要对目前神经网络领域的理论、主流的技术方法和开发应用进行了系统的归纳和阐述。全书共分9章，分别介绍了绪论、神经网络基本模型、神经网络学习理论、前馈型神经网络、反馈神经网络、模糊神经网络、脉冲耦合神经网络、智能算法和神经网络集成。
　　《高等学校教材·神经网络：理论技术方法及应用》可作为计算机科学与技术、自动控制、信号与信息处理等专业本科生和研究生教材，也可作为相关工程技术及研发人员的参考书。

目录

第1章 绪论
1.1 人工神经网络发展
1.2 人工神经网络发展及应用
1.3 生物学的启示
复习思考题

第2章 神经网络基本模型
2.1 神经网络
2.2 人工神经元模型及表示方法
2.3 网络结构
复习思考题

第3章 神经网络学习理论
3.1 神经网络的知识表示
3.2 神经网络的学习理论
复习思考题

第4章 前馈型神经网络
4.1 线性阈值单元组成的前馈网络
4.2 非线形变换单元组成的前馈网络
4.3 径向基函数神经网络
4.4 应用举例
复习思考题

第5章 反馈神经网络
5.1 离散的Hopfield神经网络
5.2 联想记忆
5.3 连续型Hopfield神经网络
5.4 A／D转换网络
5.5 Hopfield神经网络用于求解组合优化问题
5.6 应用举例
复习思考题

第6章 模糊神经网络
6.1 模糊神经网络理论
6.2 应用神经网络构造模糊控制系统
6.3 应用案例
6.4 模糊神经网络求解列车运行安全模糊控制问题
复习思考题

第7章 脉冲耦合神经网络
7.1 视觉系统及其模型
7.2 脉冲耦合神经网络基本模型
7.3 脉冲耦合神经网络的理论基础
7.4 脉冲耦合神经网络的应用
复习思考题

第8章 智能算法
8.1 禁忌搜索算法
8.2 模拟退火算法
8.3 遗传算法
复习思考题

第9章 神经网络集成
9.1 神经网络集成的基本原理
9.2 集成方法
9.3 集成结论的生成
9.4 个体的生成
9.5 研究发展方向
复习思考题
参考文献

前言/序言

《深度学习原理与实践：从基础到前沿》 一、 内容概览 本书旨在为读者提供一个系统、全面且深入的深度学习知识体系。从最基础的数学原理和概念入手，逐步引导读者理解神经网络的核心机制，进而掌握主流的深度学习模型及其在实际问题中的应用。全书涵盖了从理论推导到工程实现的全过程，强调理论与实践的结合，力求让读者不仅知其然，更知其所以然，并具备独立解决复杂问题的能力。 二、 读者对象 本书适合以下人群阅读： 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业的在校学生： 希望系统学习深度学习理论知识，为未来学术研究或就业打下坚实基础。 软件工程师、数据科学家、算法工程师等从业人员： 希望提升在深度学习领域的技能，了解最新的技术进展，并将其应用于实际业务场景。 对人工智能和机器学习领域感兴趣的研究者和爱好者： 希望深入理解深度学习的技术细节，探索其在不同领域的应用潜力。 希望从零开始学习深度学习的初学者： 书中提供了清晰的入门指引，即使没有深厚的数学和编程背景，也能逐步掌握核心概念。 三、 学习目标 通过阅读本书，读者将能够： 掌握深度学习的数学基础： 理解线性代数、微积分、概率论等在神经网络中的应用。 理解神经网络的基本原理： 深入剖析感知机、多层感知机、激活函数、损失函数、反向传播等核心概念。 熟悉主流神经网络架构： 掌握卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、Transformer等经典及前沿模型。 理解模型训练与优化技术： 掌握梯度下降及其变种、正则化、批量归一化、学习率调度等关键技术。 掌握深度学习框架的使用： 熟悉TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，并能进行模型开发与训练。 了解深度学习的常见应用： 学习深度学习在计算机视觉（图像识别、目标检测、图像分割）、自然语言处理（文本分类、机器翻译、问答系统）、语音识别、推荐系统等领域的具体应用。 认识深度学习的挑战与未来方向： 了解模型可解释性、鲁棒性、公平性、小样本学习、自监督学习等前沿研究议题。 四、 内容结构详解 本书内容结构清晰，逻辑严谨，从浅入深，循序渐进。 第一部分：深度学习基础 第一章：引言与历史回顾 人工智能、机器学习、深度学习的定义与关系。 深度学习的发展历程与里程碑事件。 深度学习的强大能力与应用前景。 本书的学习路线图。 第二章：神经网络的数学基础 线性代数： 向量、矩阵、张量及其运算，特征值与特征向量。 微积分： 导数、偏导数、链式法则、梯度。 概率论与统计： 概率分布、期望、方差、最大似然估计、贝叶斯定理。 这些数学概念如何支撑神经网络的学习和优化。 第三章：从感知机到多层感知机 感知机模型： 单层线性分类器，阈值函数。 激活函数： Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种，理解其作用和选择。 多层感知机（MLP）： 输入层、隐藏层、输出层，全连接网络。 前向传播： 数据如何在网络中流动计算输出。 损失函数： 衡量模型预测与真实值之间的差异（如交叉熵、均方误差）。 第四章：神经网络的训练——反向传播算法 梯度下降算法： 基本原理，学习率。 反向传播（Backpropagation）算法： 核心思想，误差传递，链式法则的应用。 计算图： 理解反向传播的直观表示。 梯度消失与梯度爆炸问题。 第二部分：深度学习模型与技术 第五章：优化算法 批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-batch SGD）。 动量（Momentum）算法。 Adagrad、RMSprop、Adam等自适应学习率优化器。 学习率调度策略。 第六章：正则化技术 过拟合问题分析。 L1和L2正则化： L1范数与L2范数对权重的约束。 Dropout： 随机失活神经元，防止共适应。 早停（Early Stopping）： 监控验证集性能。 数据增强（Data Augmentation）。 第七章：卷积神经网络（CNN） 卷积操作： 卷积核、步长、填充。 池化操作： 最大池化、平均池化。 CNN的结构： 卷积层、池化层、全连接层。 经典CNN模型： LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet。 CNN在图像识别中的应用。 第八章：循环神经网络（RNN）及其变种 RNN的基本结构： 隐藏状态，处理序列数据。 RNN的局限性： 长时依赖问题。 长短期记忆网络（LSTM）： 遗忘门、输入门、输出门，解决长时依赖。 门控循环单元（GRU）： 简化版LSTM。 RNN/LSTM/GRU在自然语言处理中的应用（如文本生成、情感分析）。 第九章：注意力机制与Transformer模型 注意力机制（Attention Mechanism）： 提高模型对输入序列中重要部分的关注度。 自注意力（Self-Attention）。 Transformer模型： Encoder-Decoder结构，完全基于注意力机制。 BERT、GPT等预训练语言模型。 Transformer在NLP领域的革命性影响。 第十章：其他重要模型与技术 自编码器（Autoencoders）： 降维、特征学习、异常检测。 生成对抗网络（GANs）： 生成逼真数据。 迁移学习（Transfer Learning）与微调（Fine-tuning）。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）。 第三部分：深度学习实践与应用 第十一章：深度学习框架实战 TensorFlow和PyTorch简介。 基本概念： 张量、计算图、自动微分。 模型构建、数据加载、训练、评估流程。 使用框架实现经典模型（如MLP、CNN、RNN）。 调试与性能优化技巧。 第十二章：计算机视觉应用 图像分类： 使用CNN训练图像分类器。 目标检测： R-CNN系列、YOLO、SSD。 图像分割： FCN、U-Net。 人脸识别、图像风格迁移。 第十三章：自然语言处理应用 文本分类与情感分析。 机器翻译： Seq2Seq模型、Transformer。 问答系统： 阅读理解。 文本生成、对话系统。 第十四章：其他应用领域 语音识别与合成。 推荐系统。 时间序列预测。 强化学习中的深度学习应用（Deep Reinforcement Learning）。 第十五章：深度学习的挑战与未来展望 模型可解释性（Explainable AI）。 模型鲁棒性与安全性。 公平性与偏见问题。 小样本学习（Few-shot Learning）、零样本学习（Zero-shot Learning）。 自监督学习（Self-supervised Learning）。 多模态学习。 硬件加速与模型部署。 深度学习的伦理与社会影响。 五、 内容特点 体系完整： 覆盖深度学习的核心理论、主流模型、关键技术及典型应用。 逻辑清晰： 从数学基础到模型原理，再到实践应用，层层递进。 理论与实践并重： 深入剖析模型背后的数学原理，同时提供大量的代码示例和实践指导。 易于理解： 通过清晰的图示、生动的比喻和详细的解释，降低学习难度。 前沿性： 涵盖了Transformer、注意力机制等当前深度学习研究的热点和前沿方向。 注重细节： 对关键算法和模型进行深入分析，并探讨了常见问题的解决方案。 六、 结语 本书不仅仅是一本教科书，更是一本引领读者深入探索深度学习世界的指南。无论您是初学者还是有一定基础的学习者，本书都将为您提供宝贵的知识和实践经验，助力您在这个快速发展的领域中取得成功。我们相信，通过对本书的学习，您将能够掌握驾驭深度学习强大力量的钥匙，并为未来的创新和应用奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了学术气息，深邃的蓝色背景上，神经网络的抽象图谱若隐若现，仿佛在诉说着其中蕴含的奥秘。我一直对人工智能怀有浓厚的兴趣，尤其关注其核心驱动力——神经网络。我曾阅读过一些介绍性的书籍，但总觉得流于表面，对于其背后的数学原理和精妙的算法设计缺乏深入的理解。这本书的名字《高等学校教材·神经网络：理论技术方法及应用》 immediately captured my attention. The mention of "theory," "techniques," and "methods" suggests a comprehensive and rigorous approach, which is precisely what I've been seeking. I'm particularly eager to delve into the theoretical foundations. Understanding the mathematical underpinnings of activation functions, backpropagation, and gradient descent is crucial for truly grasping how these networks learn and evolve. I'm hoping this book will provide a clear and systematic explanation, moving beyond intuitive analogies to present the formal definitions and proofs. Furthermore, the promise of "techniques and methods" implies a focus on practical implementation and algorithm design. I'm keen to learn about different network architectures, such as convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), and understand their respective strengths and weaknesses for various tasks. The prospect of exploring optimization algorithms and regularization techniques also excites me, as these are key to building robust and high-performing models.

评分☆☆☆☆☆

作为一个对技术发展前沿充满好奇的研究生，我一直在寻找一本能够系统梳理神经网络发展脉络，并深入剖析其核心机制的教材。市面上关于深度学习的读物琳琅满目，但很多要么过于浅显，只提供概念性的介绍，要么则过于晦涩，充斥着大量我尚未掌握的高等数学知识。这本书的名字《高等学校教材·神经网络：理论技术方法及应用》仿佛是一座灯塔，指引着我寻找的那份严谨与全面。我希望这本书能够清晰地讲解神经网络的起源，从早期的感知机模型到如今的深度学习架构，梳理出其发展的关键里程碑和技术演进的逻辑。更重要的是，我期待它能深入剖析不同类型的神经网络，例如前馈网络、卷积网络、循环网络等，详细阐述它们各自的结构特点、数学原理以及适用场景。对于反向传播算法，我渴望理解其数学推导的每一个细节，以及它在实际训练中的作用和局限性。此外，对激活函数、损失函数、优化器等基础组件的深入讲解，也能够帮助我构建扎实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

从工程实践的角度来看，我一直对如何提升模型的泛化能力和鲁棒性感到困惑。我曾尝试过一些开源的神经网络库，但常常在遇到一些非典型数据或复杂场景时，模型表现不佳。我认为，要解决这些问题，需要对神经网络的内在机制有更深刻的理解，包括其对噪声的敏感性、过拟合的风险以及模型选择的策略。这本书的名字，特别是“理论技术方法”这些关键词，让我看到了它在这方面可能提供的深度。我希望书中能够详细讲解各种正则化技术，如 L1/L2 正则化、dropout 等，并阐述它们是如何缓解过拟合问题的。同时，我期待了解更先进的优化算法，如 Adam、RMSprop 等，以及它们在加速训练和提高模型收敛性方面的作用。此外，关于模型评估和选择的科学方法，比如交叉验证、困惑度等，也希望能得到详尽的介绍。我希望这本书能帮助我建立一套系统性的思维框架，让我能够更有信心地设计、训练和评估神经网络模型，以应对实际工程中的各种挑战，并最终提升其在真实世界数据上的表现。

评分☆☆☆☆☆

在收到这本书之前，我一直在思考如何能够更有效地将机器学习模型融入到我现有的数据分析流程中。我的工作涉及大量的实验数据处理，如何从中挖掘出潜在的规律并进行预测，一直是我的难题。我了解到神经网络在图像识别、自然语言处理等领域取得了举世瞩目的成就，但对于其在更广泛的科学研究和工程应用中的潜力，我还有待深入的探索。这本书的名字，特别是“应用”二字，让我看到了希望。我非常期待书中能够提供丰富的案例研究，展示神经网络是如何解决实际问题的。例如，在生物信息学领域，神经网络是否可以用于基因序列分析或药物研发？在材料科学领域，它们能否帮助预测材料的性能？我希望能看到作者详细阐述如何将模型与具体业务场景结合，包括数据预处理、特征工程、模型选择、训练优化以及最终结果的解释和应用。我尤其关注那些能够跨领域通用性强的技术，比如迁移学习和无监督学习，因为我的数据来源和类型可能比较多样。这本书的教材定位，也暗示了其内容的系统性和权威性，这让我对它能够提供的深度和广度充满信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的软件工程师，近年来一直关注着人工智能技术的发展，并渴望将这些先进的技术应用到我的日常开发工作中，尤其是在构建智能推荐系统和进行自然语言理解方面。我深知神经网络是实现这些目标的关键技术，但一直苦于缺乏一个系统、深入的学习资源。一本好的教材，应该能够在我打下坚实理论基础的同时，也能为我提供清晰的技术路线和实践指导。这本书的书名，特别是“理论技术方法及应用”这几个字，让我看到了它能够提供我所需要的那种“从理论到实践”的完整路径。我希望能够深入理解神经网络的各种算法，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及 Transformer 等，并了解它们在不同应用场景下的优势和劣势。更重要的是，我期待书中能够提供关于模型训练、调优、部署以及评估的详细方法论，并附带实际的代码示例或伪代码，让我能够更快地将所学知识转化为可行的解决方案。我希望这本书能够成为我从理论学习者向实际应用者的关键桥梁。

评分☆☆☆☆☆

"[SM]和描述的一样，好评！ 上周周六，闲来无事，上午上了一个上午网，想起好久没买书了，似乎我买书有点上瘾，一段时间不逛书店就周身不爽，难道男人逛书店就象女人逛商场似的上瘾？于是下楼吃了碗面，这段时间非常冷，还下这雨，到书店主要目的是买一大堆书，上次专程去买却被告知缺货，这次应该可以买到了吧。可是到一楼的查询处问，小姐却说昨天刚到的一批又卖完了！晕！为什么不多进点货，于是上京东挑选书。好了，废话不说。好了，我现在来说说这本书的观感吧，一个人重要的是找到自己的腔调，不论说话还是写字。腔调一旦确立，就好比打架有了块趁手的板砖，怎么使怎么顺手，怎么拍怎么有劲，顺带着身体姿态也挥洒自如，打架简直成了舞蹈，兼有了美感和韵味。要论到写字，腔调甚至先于主题，它是一个人特有的形式，或者工具；不这么说，不这么写，就会别扭；工欲善其事，必先利其器，腔调有时候就是“器”，有时候又是“事”，对一篇文章或者一本书来说，器就是事，事就是器。这本书，的确是用他特有的腔调表达了对“腔调”本身的赞美。|发货真是出乎意料的快，昨天下午订的货，第二天一早就收到了，赞一个，书质量很好，正版。独立包装，每一本有购物清单，让人放心。帮人家买的书，周五买的书，周天就收到了，快递很好也很快，包装很完整，跟同学一起买的两本，我们都很喜欢，谢谢！了解京东：2013年3月30日晚间，京东商城正式将原域名360buy更换为jd，并同步推出名为“joy”的吉祥物形象，其首页也进行了一定程度改版。此外，用户在输入jingdong域名后，网页也自动跳转至jd。对于更换域名，京东方面表示，相对于原域名360buy，新切换的域名jd更符合中国用户语言习惯，简洁明了，使全球消费者都可以方便快捷地访问京东。同时，作为“京东”二字的拼音首字母拼写，jd也更易于和京东品牌产生联想，有利于京东品牌形象的传播和提升。京东在进步，京东越做越大。||||好了，现在给大家介绍两本本好书：《谢谢你离开我》是张小娴在《想念》后时隔两年推出的新散文集。从拿到文稿到把它送到读者面前，几个月的时间，欣喜与不舍交杂。这是张小娴最美的散文。美在每个充满灵性的文字，美在细细道来的倾诉话语。美在作者书写时真实饱满的情绪，更美在打动人心的厚重情感。从装祯到设计前所未有的突破，每个精致跳动的文字，不再只是黑白配，而是有了鲜艳的色彩，首次全彩印刷，法国著名唯美派插画大师，亲绘插图。|两年的等待加最美的文字，就是你面前这本最值得期待的新作。《洗脑术：怎样有逻辑地说服他人》全球最高端隐秘的心理学课程，彻底改变你思维逻辑的头脑风暴。白宫智囊团、美国FBI、全球十大上市公司总裁都在秘密学习！当今世界最高明的思想控制与精神绑架，政治、宗教、信仰给我们的终极启示。全球最高端隐秘的心理学课程，一次彻底改变你思维逻辑的头脑风暴。从国家、宗教信仰的层面透析“思维的真相”。白宫智囊团、美国FBI、全球十大上市公司总裁都在秘密学习！《洗脑术：怎样有逻辑地说服他人》涉及心理学、社会学、神经生物学、医学、犯罪学、传播学适用于：读心、攻心、高端谈判、公关危机、企业管理、情感对话……洗脑是所有公司不愿意承认，却是真实存在的公司潜规则。它不仅普遍存在，而且无孔不入。阅读本书，你将获悉：怎样快速说服别人，让人无条件相信你？如何给人完美的第一印象，培养无法抗拒的个人魅力？如何走进他人的大脑，控制他们的思想？怎样引导他人的情绪，并将你的意志灌输给他们？如何构建一种信仰，为别人造梦？[SZ]"

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