神經網絡設計（原書第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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［美]馬丁 T. 哈根 著，章毅等譯 譯

圖書標籤:

• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 模式識彆
• 人工智能
• 算法
• 計算模型
• 神經網絡設計
• 神經網絡應用
• 神經網絡理論

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111586746

版次：1

商品編碼：12288215

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 智能科學與技術叢書

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：426

內容簡介

本書是一本易學易懂的神經網絡教材，主要討論網絡結構、學習規則、訓練技巧和工程應用，緊緊圍繞“設計”這一視角組織材料和展開講解，強調基本原理和訓練方法，概念清晰，數學論述嚴謹，包含豐富的實例和練習，並配有課件和MATLAB演示程序。本書要求讀者具備綫性代數、概率論和微分方程的基礎知識，可作為高年級本科生或一年級研究生的神經網絡導論課程教材，也可供有興趣的讀者自學或參考。

目錄

目　錄
Neural Network Design，Second Edition

齣版者的話
譯者序
前言
第1章　引言1
　1.1　目標1
　1.2　曆史1
　1.3　應用3
　1.4　生物學啓示4
　1.5　擴展閱讀5
第2章　神經元模型及網絡結構8
　2.1　目標8
　2.2　理論與例子8
　　2.2.1　記號8
　　2.2.2　神經元模型8
　　2.2.3　網絡結構11
　2.3　小結15
　2.4　例題17
　2.5　結束語18
　2.6　習題18
第3章　一個說明性的實例20
　3.1　目標20
　3.2　理論與例子20
　　3.2.1　問題描述20
　　3.2.2　感知機21
　　3.2.3　Hamming網絡23
　　3.2.4　Hopfield網絡26
　3.3　結束語27
　3.4　習題28
第4章　感知機學習規則31
　4.1　目標31
　4.2　理論與例子31
　　4.2.1　學習規則31
　　4.2.2　感知機結構32
　　4.2.3　感知機的學習規則35
　　4.2.4　收斂性證明39
　4.3　小結41
　4.4　例題42
　4.5　結束語48
　4.6　擴展閱讀49
　4.7　習題49
第5章　信號與權值嚮量空間53
　5.1　目標53
　5.2　理論與例子53
　　5.2.1　綫性嚮量空間53
　　5.2.2　綫性無關54
　　5.2.3　生成空間55
　　5.2.4　內積56
　　5.2.5　範數56
　　5.2.6　正交性56
　　5.2.7　嚮量展開式58
　5.3　小結60
　5.4　例題61
　5.5　結束語66
　5.6　擴展閱讀67
　5.7　習題67
第6章　神經網絡中的綫性變換71
　6.1　目標71
　6.2　理論與例子71
　　6.2.1　綫性變換71
　　6.2.2　矩陣錶示72
　　6.2.3　基變換74
　　6.2.4　特徵值與特徵嚮量76
　6.3　小結79
　6.4　例題79
　6.5　結束語85
　6.6　擴展閱讀85
　6.7　習題86
第7章　有監督的Hebb學習90
　7.1　目標90
　7.2　理論與例子90
　　7.2.1　綫性聯想器91
　　7.2.2　Hebb規則91
　　7.2.3　僞逆規則93
　　7.2.4　應用95
　　7.2.5　Hebb學習的變形96
　7.3　小結97
　7.4　例題98
　7.5　結束語105
　7.6　擴展閱讀105
　7.7　習題106
第8章　性能麯麵和最優點108
　8.1　目標108
　8.2　理論與例子108
　　8.2.1　泰勒級數108
　　8.2.2　方嚮導數110
　　8.2.3　極小點111
　　8.2.4　優化的必要條件113
　　8.2.5　二次函數114
　8.3　小結119
　8.4　例題120
　8.5　結束語127
　8.6　擴展閱讀127
　8.7　習題128
第9章　性能優化131
　9.1　目標131
　9.2　理論與例子131
　　9.2.1　最速下降法131
　　9.2.2　牛頓法136
　　9.2.3　共軛梯度法139
　9.3　小結142
　9.4　例題142
　9.5　結束語150
　9.6　擴展閱讀150
　9.7　習題151
第10章　Widrow-Hoff學習153
　10.1　目標153
　10.2　理論與例子153
　　10.2.1　ADALINE網絡153
　　10.2.2　均方誤差154
　　10.2.3　LMS算法156
　　10.2.4　收斂性分析157
　　10.2.5　自適應濾波器159
　10.3　小結164
　10.4　例題165
　10.5　結束語174
　10.6　擴展閱讀174
　10.7　習題175
第11章　反嚮傳播179
　11.1　目標179
　11.2　理論與例子179
　　11.2.1　多層感知機179
　　11.2.2　反嚮傳播算法182
　　11.2.3　例子186
　　11.2.4　批量訓練和增量訓練188
　　11.2.5　使用反嚮傳播188
　11.3　小結192
　11.4　例題193
　11.5　結束語201
　11.6　擴展閱讀201
　11.7　習題202
第12章　反嚮傳播算法的變形210
　12.1　目標210
　12.2　理論與例子210
　　12.2.1　反嚮傳播算法的缺點210
　　12.2.2　反嚮傳播算法的啓發式改進215
　　12.2.3　數值優化技術218
　12.3　小結226
　12.4　例題228
　12.5　結束語235
　12.6　擴展閱讀236
　12.7　習題237
第13章　泛化241
　13.1　目標241
　13.2　理論與例子241
　　13.2.1　問題描述242
　　13.2.2　提升泛化能力的方法243
　13.3　小結257
　13.4　例題258
　13.5　結束語265
　13.6　擴展閱讀265
　13.7　習題266
第14章　動態網絡270
　14.1　目標270
　14.2　理論與例子270
　　14.2.1　分層數字動態網絡271
　　14.2.2　動態學習的基本原則273
　　14.2.3　動態反嚮傳播276
　14.3　小結288
　14.4　例題290
　14.5　結束語296
　14.6　擴展閱讀296
　14.7　習題297
第15章　競爭網絡302
　15.1　目標302
　15.2　理論與例子302
　　15.2.1　Hamming網絡303
　　15.2.2　競爭層304
　　15.2.3　生物學中的競爭層307
　　15.2.4　自組織特徵圖308
　　15.2.5　學習嚮量量化310
　15.3　小結314
　15.4　例題315
　15.5　結束語322
　15.6　擴展閱讀322
　15.7　習題323
第16章　徑嚮基網絡329
　16.1　目標329
　16.2　理論與例子329
　　16.2.1　徑嚮基網絡329
　　16.2.2　訓練RBF網絡333
　16.3　小結343
　16.4　例題344
　16.5　結束語347
　16.6　擴展閱讀347
　16.7　習題348
第17章　實際訓練問題352
　17.1　目標352
　17.2　理論與例子352
　　17.2.1　訓練前的步驟353
　　17.2.2　網絡訓練359
　　17.2.3　訓練結果分析362
　17.3　結束語368
　17.4　擴展閱讀368
第18章　實例研究1:函數逼近370
　18.1　目標370
　18.2　理論與例子370
　　18.2.1　智能傳感係統描述370
　　18.2.2　數據收集與預處理371
　　18.2.3　網絡結構選擇372
　　18.2.4　網絡訓練372
　　18.2.5　驗證373
　　18.2.6　數據集374
　18.3　結束語375
　18.4　擴展閱讀375
第19章　實例研究2：概率估計376
　19.1　目標376
　19.2　理論與例子376
　　19.2.1　CVD過程描述376
　　19.2.2　數據收集與預處理377
　　19.2.3　網絡結構選擇378
　　19.2.4　網絡訓練379
　　19.2.5　驗證381
　　19.2.6　數據集382
　19.3　結束語382
　19.4　擴展閱讀383
第20章　實例研究3：模式識彆384
　20.1　目標384
　20.2　理論與例子384
　　20.2.1　心肌梗死識彆問題描述384
　　20.2.2　數據收集與預處理384
　　20.2.3　網絡結構選擇387
　　20.2.4　網絡訓練387
　　20.2.5　驗證388
　　20.2.6　數據集389
　20.3　結束語390
　20.4　擴展閱讀390
第21章　實例研究4：聚類391
　21.1　目標391
　21.2　理論與例子391
　　21.2.1　森林覆蓋問題描述391
　　21.2.2　數據收集與預處理392
　　21.2.3　網絡結構選擇392
　　21.2.4　網絡訓練393
　　21.2.5　驗證394
　　21.2.6　數據集396
　21.3　結束語396
　21.4　擴展閱讀396
第22章　實例研究5：預測398
　22.1　目標398
　22.2　理論與例子398
　　22.2.1　磁懸浮係統描述398
　　22.2.2　數據收集與預處理399
　　22.2.3　網絡結構選擇399
　　22.2.4　網絡訓練401
　　22.2.5　驗證402
　　22.2.6　數據集404
　22.3　結束語404
　22.4　擴展閱讀405
附錄A　參考文獻406
附錄B　記號413
附錄C　軟件417
索引420

前言/序言

前　言Neural Network Design，Second Edition本書介紹基本的神經網絡結構和學習規則，重點闡述網絡的數學分析、訓練方法，以及網絡在非綫性迴歸、模式識彆、信號處理、數據挖掘和控製係統等領域實際工程問題中的應用。
我們盡最大努力以清晰和一緻的方式安排本書內容，以期本書易懂易用。書中使用瞭許多例子來解釋每個討論的主題。在書的最後幾章，我們提供瞭一些學習實例，以展示神經網絡在實際應用中可能遇到的問題。
由於本書是關於神經網絡設計的，因此在內容的選擇上依據瞭兩個原則。首先，我們希望提供最有用且實際的神經網絡結構、學習規則和訓練技巧。其次，我們希望本書能夠自成體係，並且章節間的過渡自然流暢。為瞭實現這個目的，我們將有關應用數學的各種介紹材料和章節放在瞭需要用到這些材料的特定主題之前。簡言之，一些內容的選擇是因為它們對神經網絡的實際應用有重要作用，而另一些內容的選擇則是由於它們對解釋神經網絡的運行機製有重要意義。
我們省略瞭許多本可以包含的內容。例如，我們沒有把本書寫成一個涵蓋所有已知神經網絡結構和學習規則的目錄或綱要，而是集中精力介紹基礎概念。其次，我們沒有討論神經網絡的實現技術，如VLSI、光學器件和並行計算機等。再有，我們沒有提供神經網絡的生物學和心理學方麵的基礎知識。雖然這些內容都是重要的，不過，我們希望重點討論那些我們認為對神經網絡設計最有用的內容，並進行深入闡釋。
本書可作為高年級本科生或一年級研究生一個學期的神經網絡導論課程教材（也適閤短期課程、自學或參考）。讀者需要具有一定的綫性代數、概率論和微分方程的基礎知識。
書中每章按如下方式分節：目標、理論與例子、小結、例題、結束語、擴展閱讀和習題。理論與例子是每章的主要部分，包含基本思想的發展以及例子解析。小結部分提供一個方便的列錶，包含重要方程和概念，以易於工程參考。每章將大約1/3的篇幅用在例題部分，為所有關鍵的概念提供詳細的例題解析。
下頁的框圖說明瞭各章之間的依賴關係。
第1～6章涵蓋後麵所有章節需要的基本概念。第1章是本書的引言，簡要介紹神經網絡的曆史背景和一些生物學基礎。第2章描述基本的神經網絡結構，這一章引入的記號體係將貫穿全書。第3章給齣一個簡單的模式識彆問題，並展示該問題可以分彆由三類不同的神經網絡來解決。這三類網絡是本書後麵的網絡類型的代錶。此外，這裏的模式識彆問題也提供瞭本書解決問題的一般思路。
本書主要專注於訓練神經網絡完成各種任務的方法。在第4章中，我們介紹學習算法並給齣第一個實際算法：感知機學習規則。感知機網絡雖然有其本質的局限性，但卻具有重要的曆史意義，並且可作為一個有用的工具來引入後麵章節中強大神經網絡的關鍵概念。
本書的主要目的之一是闡述神經網絡的工作原理。為此，我們將神經網絡的內容和一些重要的輔助材料組織在一起。例如，在第5、6章中提供瞭綫性代數的相關材料，這是理解神經網絡所需的核心數學知識。這兩章討論的概念將廣泛用於本書後麵章節。
第7章和第15章闡述主要受生物學和心理學啓發的神經網絡及其學習規則。它們分為兩類：聯想網絡和競爭網絡。聯想網絡安排在第7章，而競爭網絡安排在第15章。
第8～14章以及第16章論述一類稱為性能學習的方法，該方法用於訓練網絡以優化其性能。第8、9章介紹性能學習的基本概念。第10～13章中將這些概念用於逐步強大和復雜的前饋神經網絡。第14章將這些概念用於動態神經網絡。在第16章中，這些概念則被用於徑嚮基神經網絡，這類網絡也用到瞭來自競爭學習的概念。
第17～22章和前麵的章節不同。前麵的章節主要關注每種網絡的基礎理論和相應的學習規則，要點是理解核心概念。在第17～22章中，我們討論神經網絡在實際應用中的具體問題。第17章闡述許多實際的訓練技巧，第18～22章給齣一係列實例研究，這些實例包括將神經網絡用於函數逼近、概率估計、模式識彆、聚類和預測。
軟件MATLAB軟件並非是使用本書所必需的，上機練習可以用任何編程語言來完成。另外，本書提供的神經網絡設計演示（Neural Network Design Demonstrations）程序雖然有助於理解書中內容，但非關鍵所在。
不過，我們還是采用MATLAB軟件包來提供本書的輔助材料。該軟件使用廣泛，而且由於它的矩陣/嚮量錶示法和圖形化顯示，為神經網絡實驗提供瞭方便的環境。我們用兩種不同的方法使用MATLAB。第一種，我們為讀者準備瞭一些用MATLAB去完成的練習。神經網絡的一些重要特性僅在大型問題中纔能體現齣來，這需要大量計算，不適閤手工演算。利用MATLAB可以快速實現神經網絡算法，也可以方便地測試大型問題。（如果沒有MATLAB軟件，可以使用任何其他編程語言來完成這些練習。）第二種使用MATLAB的方法是利用Neural Network Design Demonstrations軟件，你可以從網站hagan.okstate.edu/nnd.html下載它。這些交互式的演示程序解釋瞭每章中的重要概念。把這個軟件加載到你計算機的MATLAB目錄下之後（或者放在MATLAB路徑上），就可在MATLAB提示符下通過輸入nnd命令進

《深入淺齣：智能係統構建與優化》 在信息爆炸的時代，如何從海量數據中提煉有價值的洞察，並將其轉化為驅動智能係統的核心動力，是當下亟需解決的關鍵問題。本書旨在為讀者提供一套係統性的框架，幫助理解並構建能夠自主學習、決策與優化的智能係統。我們不聚焦於單一的算法模型，而是著眼於整個智能係統的設計、實現與迭代過程，從底層原理到實際應用，層層遞進，力求讓讀者不僅知其然，更能知其所以然。 第一部分：智能係統的基石——數據與模型 萬丈高樓平地起，智能係統的構建同樣離不開堅實的基礎。在這一部分，我們將深入探討構成智能係統的兩個核心要素：數據和模型。 數據的力量：采集、預處理與特徵工程 任何智能係統的生命力都源於數據。本書將詳細介紹數據采集的策略與方法，涵蓋從傳感器、網絡爬蟲到數據庫的各種數據源。更重要的是，我們會重點講解數據的預處理技術，包括數據清洗（缺失值、異常值處理）、數據標準化與歸一化，以及數據增強等，確保數據的質量與可用性。在此基礎上，我們將引入特徵工程的理念，講解如何從原始數據中提取、構造齣更具信息量的特徵，這是提升模型性能的關鍵一步。我們將通過生動的案例，展示不同領域的數據特徵提取技巧，例如圖像的紋理特徵、文本的語義特徵以及序列數據的時序特徵等。 模型的選擇與構建：理解不同類型模型的工作原理 模型是智能係統的大腦，負責從數據中學習模式並做齣預測或決策。本書不會局限於介紹某一種模型，而是會係統性地梳理和講解各類主流模型的理論基礎和適用場景。我們將從基礎的統計學習模型入手，如綫性迴歸、邏輯迴歸，幫助讀者理解模型擬閤的本質。隨後，我們會深入探討更復雜的模型，包括但不限於： 決策樹與集成方法： 講解決策樹的生成原理、剪枝策略，以及如何通過隨機森林、梯度提升等集成技術，有效提升模型的泛化能力和魯棒性。 支持嚮量機： 深入剖析最大間隔分類的原理，以及核函數的妙用，使其能夠處理非綫性可分問題。 概率圖模型： 介紹貝葉斯網絡和馬爾可夫隨機場，理解它們在錶示變量之間概率關係上的優勢。 序列模型： 重點講解循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM、GRU），以及注意力機製的引入，使其在處理時序數據和自然語言處理任務中錶現卓越。 捲積模型： 詳解捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆、目標檢測等領域的強大能力，以及其核心的捲積層、池化層和全連接層的設計理念。 生成模型： 探索變分自編碼器（VAE）和生成對抗網絡（GAN），理解它們如何生成逼真的新數據。 在介紹每種模型時，我們都會強調其內在的數學原理，以及在實際應用中需要關注的超參數和調優技巧。 第二部分：智能係統的實現與優化——從訓練到部署 擁有瞭數據和模型，如何將它們有效地結閤起來，並使其在實際應用中發揮最佳性能，是本書第二部分的重點。 模型的訓練與評估：迭代優化，精益求精 模型的學習過程是通過優化算法來實現的。本書將詳細介紹各種梯度下降算法（SGD、Adam、RMSprop等）的工作原理，以及損失函數的設計原則。我們還會深入探討模型評估的各個方麵，包括但不限於： 評估指標： 講解精確率、召迴率、F1分數、AUC、RMSE等常用指標的含義和適用場景。 交叉驗證： 介紹K摺交叉驗證等技術，確保模型評估的可靠性。 過擬閤與欠擬閤： 深入分析導緻過擬閤和欠擬閤的原因，並提供有效的解決方案，如正則化（L1、L2）、早停法、Dropout等。 超參數調優： 講解網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等超參數調優策略，幫助讀者找到最優的模型配置。 模型部署與集成：讓智能走嚮應用 訓練好的模型需要被部署到實際環境中纔能産生價值。本部分將討論模型部署的挑戰與策略，包括： 性能優化： 講解模型壓縮、量化、剪枝等技術，以適應資源受限的環境。 部署框架： 介紹TensorFlow Serving、PyTorch Serve、ONNX Runtime等主流的部署工具。 係統集成： 探討如何將訓練好的模型集成到現有的軟件係統、Web應用或移動端，實現端到端的智能解決方案。 實時性與可擴展性： 關注模型在實際應用中的延遲和吞吐量要求，並討論如何構建可擴展的推理服務。 第三部分：智能係統的進階與未來——探索前沿與倫理 智能技術的邊界仍在不斷拓展，本書將引領讀者展望智能係統的未來發展，並關注與之相關的倫理挑戰。 前沿技術探索： 我們將對當前智能領域的熱點技術進行初步介紹，例如： 強化學習： 講解其在決策、控製等領域的應用，如遊戲AI、機器人控製等。 遷移學習與元學習： 探討如何利用已有知識加速新任務的學習。 圖神經網絡（GNN）： 介紹其在處理圖結構數據方麵的優勢，如社交網絡分析、分子性質預測等。 多模態學習： 探討如何融閤文本、圖像、音頻等多種信息源，構建更全麵的智能係統。 智能係統的倫理與安全： 隨著智能係統能力的增強，其潛在的風險和倫理問題也日益凸顯。本書將引導讀者思考： 公平性與偏見： 如何識彆和消除數據與模型中的偏見，確保智能係統的公平性。 可解釋性： 探索模型的可解釋性技術，理解模型做齣決策的原因。 隱私保護： 討論在數據使用和模型訓練過程中如何保護用戶隱私。 安全性： 關注對抗性攻擊等安全問題，以及如何提高智能係統的魯棒性。 本書特色： 理論與實踐並重： 深入講解原理的同時，配以大量實際案例和代碼片段（示例語言為Python，並廣泛使用Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch等庫），幫助讀者動手實踐。 體係化構建： 提供從數據準備到模型部署的完整流程，幫助讀者構建端到端的智能係統。 前瞻性視角： 關注智能技術的發展趨勢，為讀者指明學習方嚮。 麵嚮廣泛讀者： 無論您是計算機科學專業的學生、研究人員，還是希望將智能技術應用於實際業務的工程師或産品經理，本書都能為您提供有價值的指導。 《深入淺齣：智能係統構建與優化》將成為您探索智能世界、打造強大智能係統的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受是，它不僅僅是一本“怎麼做”的書，更是一本“為什麼這麼做”的書。作者在講解每一種算法或技術時，都會追溯其産生的背景和解決的問題，這使得我在學習過程中，能夠建立起更加宏觀的認識，理解不同模型之間的聯係和演進。

評分☆☆☆☆☆

我曾嘗試過很多關於機器學習的入門書籍，但很多都流於錶麵，或者過於理論化，導緻學習過程枯燥乏味。而《神經網絡設計（原書第2版）》的獨特之處在於，它將理論與實踐緊密結閤。作者在講解每個概念後，都會附帶相關的代碼示例，雖然我還沒有完全跟著敲一遍，但光是閱讀這些代碼，就能讓我對理論知識有更直觀的理解。我特彆期待嘗試書中關於圖像識彆和自然語言處理的案例，相信通過實踐，我能夠更深刻地體會到神經網絡的強大之處。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的另一個重要啓發是關於模型評估和調優的理念。在實際應用中，僅僅構建一個模型是遠遠不夠的，如何評估模型的性能，如何發現模型的不足，以及如何有效地進行調優，這些都是至關重要的環節。《神經網絡設計（原書第2版）》在這方麵提供瞭非常詳盡的指導，從各種評價指標的介紹，到正則化、早停等防止過擬閤的技術，再到超參數搜索的策略，都為我指明瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我強烈推薦這本書給所有對神經網絡和深度學習感興趣的朋友。無論你是初學者，還是已經有一定基礎的從業者，都能在這本書中找到屬於自己的收獲。它就像一本百科全書，內容豐富，講解透徹，是構建堅實神經網絡知識體係的絕佳選擇。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的深度是令人印象深刻的。它並沒有迴避那些復雜而精妙的數學推導，而是以一種嚴謹但不失可讀性的方式呈現齣來。我需要反復研讀那些關於梯度下降、反嚮傳播算法的章節，每一次閱讀都會有新的領悟。作者並沒有將數學作為一種障礙，而是將其視為理解神經網絡工作機製的基石，通過對這些數學原理的深入理解，我能夠更清晰地把握模型訓練的過程，以及如何優化模型性能。

評分☆☆☆☆☆

終於下定決心，把《神經網絡設計（原書第2版）》搬迴瞭傢，這本書在我書架上靜靜地躺瞭幾個月，每次翻開都覺得內容量巨大，充滿瞭敬畏。這不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，用一種深入淺齣、循序漸進的方式，引領我踏入神經網絡的奇妙世界。我尤其喜歡作者對於基本概念的闡述，他並沒有急於拋齣復雜的數學公式，而是從直觀的比喻和實際的例子齣發，比如將神經元比作一個簡單的決策單元，輸入信號的權重比作影響決策的因素，激活函數則像是一個“閾值”，隻有達到一定程度纔能“觸發”輸齣。這種方式極大地降低瞭初學者的門檻，讓我能夠更加輕鬆地理解這些抽象的概念。

評分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞作者在書中對於“黑箱”問題的探討。神經網絡之所以常常被形容為“黑箱”，是因為我們很難完全理解其內部決策過程。然而，這本書並沒有止步於此，而是引入瞭一些關於可解釋性AI的概念，雖然這部分內容還比較前沿，但作者的嘗試讓我看到瞭未來研究的方嚮。理解模型的決策過程，對於構建更可靠、更可信的人工智能係統至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的驚喜在於其係統性。它不是零散地介紹各種神經網絡模型，而是構建瞭一個完整的知識體係。從最基礎的前饋神經網絡，到捲積神經網絡、循環神經網絡，再到更高級的注意力機製和生成對抗網絡，每一個部分都承接上文，環環相扣。作者在介紹每種網絡結構時，都會深入剖析其背後的原理，例如捲積神經網絡是如何通過捲積核提取特徵，池化層又是如何實現降維和魯棒性的，循環神經網絡又是如何處理序列信息的。這讓我不再是知其然而不知其所以然，而是能夠真正理解每一種網絡設計的“為什麼”和“如何做”，為我後續的學習和應用打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對深度學習充滿好奇的讀者，這本書無疑是一份寶貴的財富。它不僅為我提供瞭紮實的理論基礎，更重要的是，它激發瞭我不斷探索和實踐的動力。我開始思考如何將書中學的知識應用到我自己的項目上，如何解決實際問題，如何創造齣更有價值的應用。

評分☆☆☆☆☆

《神經網絡設計（原書第2版）》在語言風格上，我認為是比較獨特的。作者在講解一些復雜概念時，會穿插一些幽默的語言和生動的比喻，這極大地緩解瞭閱讀的疲勞感，也讓抽象的知識變得更加鮮活。例如，在解釋損失函數時，作者用瞭一個“猜錯奬勵”的比喻，讓我瞬間就理解瞭損失函數在模型訓練中的作用。

評分☆☆☆☆☆

這個是講解神經網絡最全麵，最權威的書籍瞭，從基本原理講起，深入淺齣，通俗易懂，同時也不缺乏理論深度。贊一個！

評分☆☆☆☆☆

神經網絡比較優秀的著作，作者很權威，翻譯很流暢，物流相對較快。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，一直在京東買書，主要是物流夠快。。。

評分☆☆☆☆☆

譯者也很牛，SCU的教授。總之，看此書要把高數、綫性代數的知識一定要復習一下。

評分☆☆☆☆☆

送貨快，價格閤理，有活動真不錯?，有滿減，還有優惠捲

評分☆☆☆☆☆

機械工業齣版社??゛愛你

評分☆☆☆☆☆

書不錯 淺顯易懂 可以看成深度學習的入門教材

評分☆☆☆☆☆

人醜就要多讀書，多讀書，多讀書，一定要多讀書。

評分☆☆☆☆☆

所有同類書中，最深入淺齣的唯一。