神经网络设计（原书第2版） 计算机与互联网 书籍|7234500 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美 马丁 T 哈根Martin T 著，章毅 译

图书标签:

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111586746

商品编码：25202657853

丛书名： 智能科学与技术丛书

出版时间：2018-01-01

书[0名0]：	神经网络设计（原书[0第0]2版）|7234500
图书定价：	99元
图书作者：	（美）马丁 T. 哈根（Martin T. Hagan）
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2018/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111586746
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

内容简介

本书是一本易[0学0]易懂的神经网络教材，主要讨论网络结构、[0学0]习规则、训练技巧和工程应用，紧紧围绕“设计”这一视角组织材料和展开讲解，强调基本原理和训练方[0法0]，概念清晰，数[0学0]论述严谨，包含丰富的实例和练习，并配有课件和MATLAB演示程序。 本书要求读者具备线性代数、概率论和微分方程的基础[0知0]识，可作为高年级本科生或一年级研究生的神经网络导论课程教材，也可供有兴趣的读者自[0学0]或参考。

目录

出版者的话 译者序 前言 [0第0]1章 引言1 1.1 目标1 1.2 历[0史0]1 1.3 应用3 1.4 生物[0学0]启示4 1.5 扩展阅读5 [0第0]2章 神经元模型及网络结构8 2.1 目标8 2.2 理论与例子8 2.2.1 记号8 2.2.2 神经元模型8 2.2.3 网络结构11 2.3 小结15 2.4 例题17 2.5 结束语18 2.6 习题18 [0第0]3章 一个说明性的实例20 3.1 目标20 3.2 理论与例子20 3.2.1 问题描述20 3.2.2 感[0知0]机21 3.2.3 Hamming网络23 3.2.4 Hopfield网络26 3.3 结束语27 3.4 习题28 [0第0]4章 感[0知0]机[0学0]习规则31 4.1 目标31 4.2 理论与例子31 4.2.1 [0学0]习规则31 4.2.2 感[0知0]机结构32 4.2.3 感[0知0]机的[0学0]习规则35 4.2.4 收敛性证明39 4.3 小结41 4.4 例题42 4.5 结束语48 4.6 扩展阅读49 4.7 习题49 [0第0]5章 信号与[0权0]值向量空间53 5.1 目标53 5.2 理论与例子53 5.2.1 线性向量空间53 5.2.2 线性无关54 5.2.3 生成空间55 5.2.4 内积56 5.2.5 范数56 5.2.6 正交性56 5.2.7 向量展开式58 5.3 小结60 5.4 例题61 5.5 结束语66 5.6 扩展阅读67 5.7 习题67 [0第0]6章 神经网络中的线性变换71 6.1 目标71 6.2 理论与例子71 6.2.1 线性变换71 6.2.2 矩阵表示72 6.2.3 基变换74 6.2.4 特征值与特征向量76 6.3 小结79 6.4 例题79 6.5 结束语85 6.6 扩展阅读85 6.7 习题86 [0第0]7章 有监督的Hebb[0学0]习90 7.1 目标90 7.2 理论与例子90 7.2.1 线性联想器91 7.2.2 Hebb规则91 7.2.3 伪逆规则93 7.2.4 应用95 7.2.5 Hebb[0学0]习的变形96 7.3 小结97 7.4 例题98 7.5 结束语105 7.6 扩展阅读105 7.7 习题106 [0第0]8章 性能曲面和[0优0]点108 8.1 目标108 8.2 理论与例子108 8.2.1 泰勒级数108 8.2.2 方向导数110 8.2.3 [0极0]小点111 8.2.4 [0优0]化的必要条件113 8.2.5 二次函数114 8.3 小结119 8.4 例题120 8.5 结束语127 8.6 扩展阅读127 8.7 习题128 [0第0]9章 性能[0优0]化131 9.1 目标131 9.2 理论与例子131 9.2.1 速下降[0法0]131 9.2.2 牛顿[0法0]136 9.2.3 共轭梯度[0法0]139 9.3 小结142 9.4 例题142 9.5 结束语150 9.6 扩展阅读150 9.7 习题151 [0第0]10章 Widrow-Hoff[0学0]习153 10.1 目标153 10.2 理论与例子153 10.2.1 ADALINE网络153 10.2.2 均方误差154 10.2.3 LMS算[0法0]156 10.2.4 收敛性分析157 10.2.5 自适应滤波器159 10.3 小结164 10.4 例题165 10.5 结束语174 10.6 扩展阅读174 10.7 习题175 [0第0]11章 反向传播179 11.1 目标179 11.2 理论与例子179 11.2.1 多层感[0知0]机179 11.2.2 反向传播算[0法0]182 11.2.3 例子186 11.2.4 批量训练和增量训练188 11.2.5 使用反向传播188 11.3 小结192 11.4 例题193 11.5 结束语201 11.6 扩展阅读201 11.7 习题202 [0第0]12章 反向传播算[0法0]的变形210 12.1 目标210 12.2 理论与例子210 12.2.1 反向传播算[0法0]的缺点210 12.2.2 反向传播算[0法0]的启发式改进215 12.2.3 数值[0优0]化技术218 12.3 小结226 12.4 例题228 12.5 结束语235 12.6 扩展阅读236 12.7 习题237 [0第0]13章 泛化241 13.1 目标241 13.2 理论与例子241 13.2.1 问题描述242 13.2.2 提升泛化能力的方[0法0]243 13.3 小结257 13.4 例题258 13.5 结束语265 13.6 扩展阅读265 13.7 习题266 [0第0]14章 动态网络270 14.1 目标270 14.2 理论与例子270 14.2.1 分层数字动态网络271 14.2.2 动态[0学0]习的基本原则273 14.2.3 动态反向传播276 14.3 小结288 14.4 例题290 14.5 结束语296 14.6 扩展阅读296 14.7 习题297 [0第0]15章 竞争网络302 15.1 目标302 15.2 理论与例子302 15.2.1 Hamming网络303 15.2.2 竞争层304 15.2.3 生物[0学0]中的竞争层307 15.2.4 自组织特征图308 15.2.5 [0学0]习向量量化310 15.3 小结314 15.4 例题315 15.5 结束语322 15.6 扩展阅读322 15.7 习题323 [0第0]16章 径向基网络329 16.1 目标329 16.2 理论与例子329 16.2.1 径向基网络329 16.2.2 训练RBF网络333 16.3 小结343 16.4 例题344 16.5 结束语347 16.6 扩展阅读347 16.7 习题348 [0第0]17章 实际训练问题352 17.1 目标352 17.2 理论与例子352 17.2.1 训练前的步骤353 17.2.2 网络训练359 17.2.3 训练结果分析362 17.3 结束语368 17.4 扩展阅读368 [0第0]18章 实例研究1:函数逼近370 18.1 目标370 18.2 理论与例子370 18.2.1 智能传感系统描述370 18.2.2 数据收集与预处理371 18.2.3 网络结构选择372 18.2.4 网络训练372 18.2.5 验证373 18.2.6 数据集374 18.3 结束语375 18.4 扩展阅读375 [0第0]19章 实例研究2：概率估计376 19.1 目标376 19.2 理论与例子376 19.2.1 CVD过程描述376 19.2.2 数据收集与预处理377 19.2.3 网络结构选择378 19.2.4 网络训练379 19.2.5 验证381 19.2.6 数据集382 19.3 结束语382 19.4 扩展阅读383 [0第0]20章 实例研究3：模式识别384 20.1 目标384 20.2 理论与例子384 20.2.1 心肌梗死识别问题描述384 20.2.2 数据收集与预处理384 20.2.3 网络结构选择387 20.2.4 网络训练387 20.2.5 验证388 20.2.6 数据集389 20.3 结束语390 20.4 扩展阅读390 [0第0]21章 实例研究4：聚类391 21.1 目标391 21.2 理论与例子391 21.2.1 森林覆盖问题描述391 21.2.2 数据收集与预处理392 21.2.3 网络结构选择392 21.2.4 网络训练393 21.2.5 验证394 21.2.6 数据集396 21.3 结束语396 21.4 扩展阅读396 [0第0]22章 实例研究5：预测398 22.1 目标398 22.2 理论与例子398 22.2.1 磁悬浮系统描述398 22.2.2 数据收集与预处理399 22.2.3 网络结构选择399 22.2.4 网络训练401 22.2.5 验证402 22.2.6 数据集404 22.3 结束语404 22.4 扩展阅读405 附录A 参考文献406 附录B 记号413 附录C 软件417 索引420

深度学习的基石：理解与构建智能系统 这是一本深入探索计算智能核心——神经网络的著作。它以严谨的理论框架为基础，辅以直观的解释和丰富的实践案例，旨在为读者构建一个全面而深入的理解，使其能够掌握神经网络的设计、构建与优化，从而迈向人工智能的前沿领域。 本书并非仅仅罗列算法，而是着重于揭示神经网络工作的内在逻辑与原理。从最基础的感知器模型出发，逐层深入，清晰地阐述了多层感知器、反向传播算法、激活函数、损失函数等核心概念。读者将有机会理解这些看似简单的构建模块如何组合成强大的计算模型，并学习如何通过调整参数和结构来塑造其行为。 理解神经网络的构建块： 我们首先从神经网络的最基本单元——神经元（Neuron）开始。神经元是模仿生物神经元工作方式的数学模型，它接收来自其他神经元的输入信号，对这些信号进行加权求和，然后通过一个激活函数（Activation Function）进行非线性变换，最终产生一个输出信号。这个激活函数的选择至关重要，它赋予了神经网络处理非线性问题的能力，这是线性模型无法企及的。本书将详细介绍 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其变种等常用激活函数的特性、优缺点及其在不同场景下的适用性，帮助读者理解它们如何影响模型的学习能力和收敛速度。 接着，我们将目光投向神经网络的架构（Architecture）。单个神经元的力量是有限的，将大量神经元连接成层，并将这些层堆叠起来，就形成了多层感知器（Multi-layer Perceptron, MLP），也被称为前馈神经网络（Feedforward Neural Network）。输入层负责接收原始数据，隐藏层（一个或多个）负责提取数据的抽象特征，而输出层则根据任务需求产生最终结果。本书将深入探讨不同层数和节点数对模型性能的影响，以及如何设计合适的网络结构来解决特定问题。 训练神经网络的艺术： 有了神经网络的结构，如何让它“学习”呢？答案在于训练（Training）过程。训练的目标是找到一组最优的权重（Weights）和偏置（Biases），使得网络的输出能够尽可能准确地拟合目标。本书将详细介绍反向传播算法（Backpropagation Algorithm），这是神经网络训练的核心。它通过计算损失函数相对于每个权重和偏置的梯度，然后沿着梯度下降的方向调整参数，从而最小化误差。读者将学习到梯度下降的不同优化器，如 SGD、Momentum、Adam 等，理解它们各自的工作机制以及在加速收敛和避免局部最优方面的作用。 定义学习目标：损失函数与评估指标 为了指导反向传播算法进行参数更新，我们需要一个损失函数（Loss Function）来衡量网络的预测值与真实值之间的差距。本书将介绍针对不同任务（如分类、回归）设计的经典损失函数，例如均方误差（Mean Squared Error, MSE）、交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）等。此外，我们还将讨论如何选择合适的评估指标（Evaluation Metrics）来客观地衡量模型的性能，例如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 分数等，理解它们在评估模型泛化能力中的重要性。 应对训练中的挑战：过拟合与正则化 在训练过程中，一个常见的挑战是过拟合（Overfitting），即模型在训练集上表现优异，但在未见过的新数据上表现不佳。本书将深入分析过拟合产生的原因，并介绍多种有效的正则化（Regularization）技术来缓解这一问题。这包括 L1 和 L2 正则化，它们通过在损失函数中添加惩罚项来限制模型权重的增长；Dropout 技术，它在训练过程中随机“丢弃”一部分神经元，迫使网络学习更鲁棒的特征表示；以及早停（Early Stopping），它根据模型在验证集上的性能来决定训练的终止时机。 超越基础：深入探索高级神经网络 在掌握了基础的神经网络知识后，本书将带领读者探索更高级、更复杂的网络结构，以应对现实世界中更具挑战性的问题。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）：专门为处理图像数据而设计。本书将详细阐述卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）等核心组件，解释它们如何有效地提取图像的空间特征，并介绍经典的 CNN 架构，如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等，以及它们在图像识别、目标检测等领域的卓越表现。读者将理解卷积核的工作原理，感受其在捕捉局部模式和空间层级关系方面的强大能力。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）：适用于处理序列数据，如文本、语音和时间序列。本书将介绍 RNN 的基本结构，包括其内部的循环连接如何允许信息在时间步之间传递。我们将深入探讨 RNN 在处理长序列时的挑战，并引出更先进的变体，如长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）。读者将理解这些门控机制如何有效地控制信息的流动，解决梯度消失/爆炸问题，从而更好地捕捉序列中的长期依赖关系。 Transformer 模型：近年来在自然语言处理（NLP）领域引起革命性变革的架构。本书将详细介绍 Transformer 的核心组件，特别是自注意力机制（Self-Attention Mechanism）。读者将理解自注意力如何使模型在处理序列时能够并行地关注所有位置的信息，极大地提高了效率和性能，并克服了 RNN 在长序列处理上的局限性。我们将探讨 Transformer 在机器翻译、文本生成、问答系统等任务上的强大应用。 构建与部署：从理论到实践 本书不仅关注理论，更强调实践。我们将介绍使用流行的深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，来构建、训练和评估神经网络。读者将学习如何加载和预处理数据，如何定义模型架构，如何编写训练循环，以及如何进行超参数调优。此外，本书还将探讨如何将训练好的模型部署到实际应用中，使其能够为用户提供智能化的服务。 神经网络的未来与伦理考量 最后，本书将展望神经网络和深度学习的未来发展趋势，包括生成式模型、强化学习、可解释性 AI 等前沿领域。同时，我们也将不可避免地讨论与人工智能发展相关的伦理和社会影响，例如偏见、隐私、就业等问题，鼓励读者在探索技术潜力的同时，保持对社会责任的深刻认识。 总而言之，这本书将是一扇通往人工智能世界的窗口，它不仅传授知识，更培养思维。无论您是希望深入理解人工智能原理的学生，还是渴望将神经网络技术应用于实际问题的工程师，亦或是对计算智能充满好奇的探索者，都能在这本书中找到宝贵的启示与指引，踏上智能系统设计的精彩旅程。

评分☆☆☆☆☆

我一直对如何构建和优化机器学习模型感到好奇，而《神经网络设计》这本书为我打开了一扇新的大门。书中对于神经网络基本原理的阐述，从生物神经元到人工神经网络的演变，都描绘得非常清晰。我特别喜欢作者在讲解损失函数和优化算法时所采用的图示和类比，这让我能够更容易地理解那些抽象的数学概念。这本书不仅仅是理论的堆砌，它还提供了很多实际案例和代码示例，让我能够将学到的知识付诸实践。我目前正在尝试书中介绍的一些模型，并对它们在实际数据上的表现充满期待。这本书对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更是一次思维的启迪，它让我看到了人工智能未来发展的无限可能，也让我对自己的学习方向有了更明确的规划。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装和印刷质量都相当不错，作为一本技术类书籍，它的纸张厚实，排版也比较清晰，阅读体验很舒适。我特别喜欢书中那些插图，它们生动形象地解释了复杂的概念，让我在阅读过程中不至于感到枯燥乏味。虽然我还没有来得及仔细研读书中的每一个章节，但仅仅是浏览目录和部分内容，我就能感受到作者在梳理神经网络设计理念方面的用心。它不像一些速成的教程那样只告诉你“怎么做”，而是深入地剖析了“为什么这样做”，这对于想要真正理解神经网络原理的读者来说，是极其宝贵的。我非常期待能够花时间去深入学习书中的内容，尤其是那些关于模型优化和性能提升的章节，我相信它们会对我未来的项目设计带来很大的启发。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在IT行业摸爬滚打了多年的开发者，我一直在关注着人工智能领域的最新进展，而神经网络无疑是其中的核心。当我看到《神经网络设计》这本书时，我立刻被它深深吸引。这本书的内容涵盖了从基础理论到高级应用的方方面面，让我对神经网络有了更全面、更深入的认识。我特别欣赏书中关于不同神经网络架构（如CNN、RNN、Transformer等）的详细介绍，以及它们在各自领域的优势和局限性。作者的讲解方式非常深入，但又不失易懂，能够让不同背景的读者都从中受益。我尤其期待书中关于模型调优和部署的部分，这对于将理论知识转化为实际生产力至关重要。这本书无疑是我近期收到的最好礼物之一，它将成为我深入探索神经网络世界的宝贵指南。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我购买这本书的初衷是想快速了解一下最近热门的AI技术，没想到它竟然提供了如此详尽的理论基础和实践指导。我最近刚开始接触机器学习，市面上很多教程要么过于理论化，要么过于碎片化，很难形成系统性的认知。而这本《神经网络设计》则恰好填补了这个空白。作者在介绍基础概念时，不仅仅停留在“是什么”，更是深入挖掘了“为什么”，让我对神经网络的内在机制有了更深刻的理解。我特别喜欢书中关于梯度下降和反向传播算法的讲解，那部分内容详实且条理清晰，让我终于明白了神经网络是如何进行“学习”的。此外，书中还涉及了许多实际应用中的技巧和注意事项，比如如何选择合适的网络层、如何处理过拟合等等，这些都是我急需掌握的宝贵经验。虽然有些地方我还未能完全消化，但总体而言，这本书为我构建了一个坚实的理论框架，让我更有信心去探索更复杂的模型和算法。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我最近几年在技术领域读到的最令人兴奋的读物之一！虽然我还没有深入到每一个细节，但仅凭前几章的介绍，我就能感受到作者那深厚的功底和对神经网络领域前瞻性的洞察。尤其是关于网络结构设计的部分，书中不仅仅罗列了各种模型，更重要的是，它深入浅出地讲解了设计这些模型背后的数学原理和工程考量。我特别欣赏作者在解释概念时那种循序渐进的方式，即使是那些复杂的激活函数和损失函数，在书中都得到了非常清晰的阐释。我感觉自己仿佛置身于一个精心设计的实验室，看着作者一步步地搭建起一个又一个强大的神经网络，并解释它们是如何学习和工作的。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导，让我开始用更宏观的视角去理解深度学习的强大之处。我迫不及待地想深入到书中更高级的主题，去探索那些我之前只能仰望的技术高峰。

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