神經網絡設計（原書第2版） 計算機與互聯網 書籍|7234500 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 馬丁 T 哈根Martin T 著，章毅 譯

圖書標籤:

• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• 模式識彆
• 算法
• 計算機科學
• 互聯網
• 技術
• 書籍

店鋪： 互動齣版網圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111586746

商品編碼：25202657853

叢書名： 智能科學與技術叢書

齣版時間：2018-01-01

書[0名0]：	神經網絡設計（原書[0第0]2版）|7234500
圖書定價：	99元
圖書作者：	（美）馬丁 T. 哈根（Martin T. Hagan）
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2018/1/1 0:00:00
ISBN號：	9787111586746
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

內容簡介

本書是一本易[0學0]易懂的神經網絡教材，主要討論網絡結構、[0學0]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[0法0]，概念清晰，數[0學0]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[0知0]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[0學0]或參考。

目錄

齣版者的話 譯者序 前言 [0第0]1章 引言1 1.1 目標1 1.2 曆[0史0]1 1.3 應用3 1.4 生物[0學0]啓示4 1.5 擴展閱讀5 [0第0]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 [0第0]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[0知0]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 [0第0]4章 感[0知0]機[0學0]習規則31 4.1 目標31 4.2 理論與例子31 4.2.1 [0學0]習規則31 4.2.2 感[0知0]機結構32 4.2.3 感[0知0]機的[0學0]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 [0第0]5章 信號與[0權0]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 [0第0]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 [0第0]7章 有監督的Hebb[0學0]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[0學0]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 [0第0]8章 性能麯麵和[0優0]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 [0極0]小點111 8.2.4 [0優0]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 [0第0]9章 性能[0優0]化131 9.1 目標131 9.2 理論與例子131 9.2.1 速下降[0法0]131 9.2.2 牛頓[0法0]136 9.2.3 共軛梯度[0法0]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 [0第0]10章 Widrow-Hoff[0學0]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[0法0]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 [0第0]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[0知0]機179 11.2.2 反嚮傳播算[0法0]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 [0第0]12章 反嚮傳播算[0法0]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[0法0]的缺點210 12.2.2 反嚮傳播算[0法0]的啓發式改進215 12.2.3 數值[0優0]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 [0第0]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[0法0]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 [0第0]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[0學0]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 [0第0]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[0學0]中的競爭層307 15.2.4 自組織特徵圖308 15.2.5 [0學0]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 [0第0]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 [0第0]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 [0第0]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 [0第0]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 [0第0]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 [0第0]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 [0第0]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

深度學習的基石：理解與構建智能係統 這是一本深入探索計算智能核心——神經網絡的著作。它以嚴謹的理論框架為基礎，輔以直觀的解釋和豐富的實踐案例，旨在為讀者構建一個全麵而深入的理解，使其能夠掌握神經網絡的設計、構建與優化，從而邁嚮人工智能的前沿領域。 本書並非僅僅羅列算法，而是著重於揭示神經網絡工作的內在邏輯與原理。從最基礎的感知器模型齣發，逐層深入，清晰地闡述瞭多層感知器、反嚮傳播算法、激活函數、損失函數等核心概念。讀者將有機會理解這些看似簡單的構建模塊如何組閤成強大的計算模型，並學習如何通過調整參數和結構來塑造其行為。 理解神經網絡的構建塊： 我們首先從神經網絡的最基本單元——神經元（Neuron）開始。神經元是模仿生物神經元工作方式的數學模型，它接收來自其他神經元的輸入信號，對這些信號進行加權求和，然後通過一個激活函數（Activation Function）進行非綫性變換，最終産生一個輸齣信號。這個激活函數的選擇至關重要，它賦予瞭神經網絡處理非綫性問題的能力，這是綫性模型無法企及的。本書將詳細介紹 Sigmoid、Tanh、ReLU 及其變種等常用激活函數的特性、優缺點及其在不同場景下的適用性，幫助讀者理解它們如何影響模型的學習能力和收斂速度。 接著，我們將目光投嚮神經網絡的架構（Architecture）。單個神經元的力量是有限的，將大量神經元連接成層，並將這些層堆疊起來，就形成瞭多層感知器（Multi-layer Perceptron, MLP），也被稱為前饋神經網絡（Feedforward Neural Network）。輸入層負責接收原始數據，隱藏層（一個或多個）負責提取數據的抽象特徵，而輸齣層則根據任務需求産生最終結果。本書將深入探討不同層數和節點數對模型性能的影響，以及如何設計閤適的網絡結構來解決特定問題。 訓練神經網絡的藝術： 有瞭神經網絡的結構，如何讓它“學習”呢？答案在於訓練（Training）過程。訓練的目標是找到一組最優的權重（Weights）和偏置（Biases），使得網絡的輸齣能夠盡可能準確地擬閤目標。本書將詳細介紹反嚮傳播算法（Backpropagation Algorithm），這是神經網絡訓練的核心。它通過計算損失函數相對於每個權重和偏置的梯度，然後沿著梯度下降的方嚮調整參數，從而最小化誤差。讀者將學習到梯度下降的不同優化器，如 SGD、Momentum、Adam 等，理解它們各自的工作機製以及在加速收斂和避免局部最優方麵的作用。 定義學習目標：損失函數與評估指標 為瞭指導反嚮傳播算法進行參數更新，我們需要一個損失函數（Loss Function）來衡量網絡的預測值與真實值之間的差距。本書將介紹針對不同任務（如分類、迴歸）設計的經典損失函數，例如均方誤差（Mean Squared Error, MSE）、交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）等。此外，我們還將討論如何選擇閤適的評估指標（Evaluation Metrics）來客觀地衡量模型的性能，例如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1 分數等，理解它們在評估模型泛化能力中的重要性。 應對訓練中的挑戰：過擬閤與正則化 在訓練過程中，一個常見的挑戰是過擬閤（Overfitting），即模型在訓練集上錶現優異，但在未見過的新數據上錶現不佳。本書將深入分析過擬閤産生的原因，並介紹多種有效的正則化（Regularization）技術來緩解這一問題。這包括 L1 和 L2 正則化，它們通過在損失函數中添加懲罰項來限製模型權重的增長；Dropout 技術，它在訓練過程中隨機“丟棄”一部分神經元，迫使網絡學習更魯棒的特徵錶示；以及早停（Early Stopping），它根據模型在驗證集上的性能來決定訓練的終止時機。 超越基礎：深入探索高級神經網絡 在掌握瞭基礎的神經網絡知識後，本書將帶領讀者探索更高級、更復雜的網絡結構，以應對現實世界中更具挑戰性的問題。 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）：專門為處理圖像數據而設計。本書將詳細闡述捲積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）等核心組件，解釋它們如何有效地提取圖像的空間特徵，並介紹經典的 CNN 架構，如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等，以及它們在圖像識彆、目標檢測等領域的卓越錶現。讀者將理解捲積核的工作原理，感受其在捕捉局部模式和空間層級關係方麵的強大能力。 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）：適用於處理序列數據，如文本、語音和時間序列。本書將介紹 RNN 的基本結構，包括其內部的循環連接如何允許信息在時間步之間傳遞。我們將深入探討 RNN 在處理長序列時的挑戰，並引齣更先進的變體，如長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）和門控循環單元（Gated Recurrent Unit, GRU）。讀者將理解這些門控機製如何有效地控製信息的流動，解決梯度消失/爆炸問題，從而更好地捕捉序列中的長期依賴關係。 Transformer 模型：近年來在自然語言處理（NLP）領域引起革命性變革的架構。本書將詳細介紹 Transformer 的核心組件，特彆是自注意力機製（Self-Attention Mechanism）。讀者將理解自注意力如何使模型在處理序列時能夠並行地關注所有位置的信息，極大地提高瞭效率和性能，並剋服瞭 RNN 在長序列處理上的局限性。我們將探討 Transformer 在機器翻譯、文本生成、問答係統等任務上的強大應用。 構建與部署：從理論到實踐 本書不僅關注理論，更強調實踐。我們將介紹使用流行的深度學習框架，如 TensorFlow、PyTorch 等，來構建、訓練和評估神經網絡。讀者將學習如何加載和預處理數據，如何定義模型架構，如何編寫訓練循環，以及如何進行超參數調優。此外，本書還將探討如何將訓練好的模型部署到實際應用中，使其能夠為用戶提供智能化的服務。 神經網絡的未來與倫理考量 最後，本書將展望神經網絡和深度學習的未來發展趨勢，包括生成式模型、強化學習、可解釋性 AI 等前沿領域。同時，我們也將不可避免地討論與人工智能發展相關的倫理和社會影響，例如偏見、隱私、就業等問題，鼓勵讀者在探索技術潛力的同時，保持對社會責任的深刻認識。 總而言之，這本書將是一扇通往人工智能世界的窗口，它不僅傳授知識，更培養思維。無論您是希望深入理解人工智能原理的學生，還是渴望將神經網絡技術應用於實際問題的工程師，亦或是對計算智能充滿好奇的探索者，都能在這本書中找到寶貴的啓示與指引，踏上智能係統設計的精彩旅程。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我購買這本書的初衷是想快速瞭解一下最近熱門的AI技術，沒想到它竟然提供瞭如此詳盡的理論基礎和實踐指導。我最近剛開始接觸機器學習，市麵上很多教程要麼過於理論化，要麼過於碎片化，很難形成係統性的認知。而這本《神經網絡設計》則恰好填補瞭這個空白。作者在介紹基礎概念時，不僅僅停留在“是什麼”，更是深入挖掘瞭“為什麼”，讓我對神經網絡的內在機製有瞭更深刻的理解。我特彆喜歡書中關於梯度下降和反嚮傳播算法的講解，那部分內容詳實且條理清晰，讓我終於明白瞭神經網絡是如何進行“學習”的。此外，書中還涉及瞭許多實際應用中的技巧和注意事項，比如如何選擇閤適的網絡層、如何處理過擬閤等等，這些都是我急需掌握的寶貴經驗。雖然有些地方我還未能完全消化，但總體而言，這本書為我構建瞭一個堅實的理論框架，讓我更有信心去探索更復雜的模型和算法。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在IT行業摸爬滾打瞭多年的開發者，我一直在關注著人工智能領域的最新進展，而神經網絡無疑是其中的核心。當我看到《神經網絡設計》這本書時，我立刻被它深深吸引。這本書的內容涵蓋瞭從基礎理論到高級應用的方方麵麵，讓我對神經網絡有瞭更全麵、更深入的認識。我特彆欣賞書中關於不同神經網絡架構（如CNN、RNN、Transformer等）的詳細介紹，以及它們在各自領域的優勢和局限性。作者的講解方式非常深入，但又不失易懂，能夠讓不同背景的讀者都從中受益。我尤其期待書中關於模型調優和部署的部分，這對於將理論知識轉化為實際生産力至關重要。這本書無疑是我近期收到的最好禮物之一，它將成為我深入探索神經網絡世界的寶貴指南。

評分☆☆☆☆☆

我一直對如何構建和優化機器學習模型感到好奇，而《神經網絡設計》這本書為我打開瞭一扇新的大門。書中對於神經網絡基本原理的闡述，從生物神經元到人工神經網絡的演變，都描繪得非常清晰。我特彆喜歡作者在講解損失函數和優化算法時所采用的圖示和類比，這讓我能夠更容易地理解那些抽象的數學概念。這本書不僅僅是理論的堆砌，它還提供瞭很多實際案例和代碼示例，讓我能夠將學到的知識付諸實踐。我目前正在嘗試書中介紹的一些模型，並對它們在實際數據上的錶現充滿期待。這本書對我來說，不僅僅是一本技術書籍，更是一次思維的啓迪，它讓我看到瞭人工智能未來發展的無限可能，也讓我對自己的學習方嚮有瞭更明確的規劃。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝和印刷質量都相當不錯，作為一本技術類書籍，它的紙張厚實，排版也比較清晰，閱讀體驗很舒適。我特彆喜歡書中那些插圖，它們生動形象地解釋瞭復雜的概念，讓我在閱讀過程中不至於感到枯燥乏味。雖然我還沒有來得及仔細研讀書中的每一個章節，但僅僅是瀏覽目錄和部分內容，我就能感受到作者在梳理神經網絡設計理念方麵的用心。它不像一些速成的教程那樣隻告訴你“怎麼做”，而是深入地剖析瞭“為什麼這樣做”，這對於想要真正理解神經網絡原理的讀者來說，是極其寶貴的。我非常期待能夠花時間去深入學習書中的內容，尤其是那些關於模型優化和性能提升的章節，我相信它們會對我未來的項目設計帶來很大的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我最近幾年在技術領域讀到的最令人興奮的讀物之一！雖然我還沒有深入到每一個細節，但僅憑前幾章的介紹，我就能感受到作者那深厚的功底和對神經網絡領域前瞻性的洞察。尤其是關於網絡結構設計的部分，書中不僅僅羅列瞭各種模型，更重要的是，它深入淺齣地講解瞭設計這些模型背後的數學原理和工程考量。我特彆欣賞作者在解釋概念時那種循序漸進的方式，即使是那些復雜的激活函數和損失函數，在書中都得到瞭非常清晰的闡釋。我感覺自己仿佛置身於一個精心設計的實驗室，看著作者一步步地搭建起一個又一個強大的神經網絡，並解釋它們是如何學習和工作的。這本書不僅僅是知識的堆砌，更是一種思維方式的引導，讓我開始用更宏觀的視角去理解深度學習的強大之處。我迫不及待地想深入到書中更高級的主題，去探索那些我之前隻能仰望的技術高峰。

評分☆☆☆☆☆

好書，不錯，可以有

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