正版包郵 MATLAB神經網絡原理與實例精解(附光盤) pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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陳明等著

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店鋪：文舟圖書專營店

齣版社：清華大學齣版社

ISBN：9787302307419

商品編碼：27453786797

包裝：平裝

齣版時間：2013-03-01

具體描述

圖書基本信息
圖書名稱	MATLAB神經網絡原理與實例精解(附光盤)	作者	陳明等
定價	69.00元	齣版社	清華大學齣版社
ISBN	9787302307419	齣版日期	2013-03-01
字數	715000	頁碼	431
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.822Kg

內容簡介

　　《MATLAB神經網絡原理與實例精解》結閤科研和高校教學的相關課程，全麵、係統、詳細地介紹瞭MATLAB神經網絡的原理及應用，並給齣瞭大量典型的實例供讀者參考。《MATLAB神經網絡原理與實例精解》附帶1張光盤，收錄瞭《MATLAB神經網絡原理與實例精解》重點內容的配套多媒體教學視頻及書中涉及的實例源文件。這些資料可以大大方便讀者高效、直觀地學習《MATLAB神經網絡原理與實例精解》內容。
　　《MATLAB神經網絡原理與實例精解》首先簡要介紹瞭MATLAB軟件的使用和常用的內置函數，隨後分門彆類地介紹瞭BP網絡、徑嚮基網絡、自組織網絡、反饋網絡等不同類型的神經網絡，並在每章的後給齣瞭實例。在全書的後，又以專門的一章收集瞭MATLAB神經網絡在圖像、工業、金融、體育等不同領域的具體應用，具有很高的理論和使用價值。全書內容詳實、重點突齣，從三個層次循序漸進地利用實例講解網絡原理和使用方法，降低瞭學習門檻，使看似神秘高深的神經網絡算法更為簡單易學。
　　《MATLAB神經網絡原理與實例精解》適閤學習神經網絡的人員使用MATLAB方便地實現神經網絡以解決實際問題，也適閤神經網絡或機器學習算法的研究者及MATLAB進階學習者閱讀。另外，《MATLAB神經網絡原理與實例精解》可以作為高校相關課程的教材和教學參考書。
　　國內MATLAB&Simulink;技術交流平颱——MATLAB中文論壇聯閤本書作者和編輯，一起為您提供與本書相關的問題解答和MATLAB技術支持服務，讓您獲得閱讀體驗。請隨時登錄MATLAB中文論壇，提齣您在閱讀本書時産生的疑問，作者將定期為您解答。您對本書的任何建議也可以在論壇上發帖，以便於我們後續改進。您的建議將是我們創造精品的動力和源泉。

　　本書涵蓋內容及視頻時間：
　　神經網絡與MATLAB簡介（58分鍾視頻）
　　MATLAB函數與神經網絡工具箱（62分鍾視頻）
　　單層感知器（27分鍾視頻）
　　綫性神經網絡（41分鍾視頻）
　　BP神經網絡（49分鍾視頻）
　　徑嚮基神經網絡（62分鍾視頻）
　　自組織神經網絡（52分鍾視頻）
　　反饋神經網絡（51分鍾視頻）
　　隨機神經網絡（40分鍾視頻）
　　用GUI設計神經網絡（56分鍾視頻）
　　神經網絡應用實例（96分鍾視頻）

作者簡介

　　陳明，畢業於天津大學信息與通信工程專業，獲碩士學位。本科期間參加過全國電子設計大賽信息安全專題邀請賽，獲三等奬。研究生階段在天津大學信息學院圖像中心學習，研究方嚮為圖像處理、模式識彆和視頻編解碼。由於學習和科研的需要開始接觸MATLAB，用MATLAB解決過圖像處理機器學習等領域的問題。對遺傳算法和神經網絡工具箱尤為熟悉，有豐富的MATLAB編程經驗。編寫過《MATLAB函數效率功能速查手冊》一書。

目錄

編輯推薦

　　MATLAB技術論壇、MATLAB中文論壇共同推薦，提供在綫交流，有問必答的網絡互動答疑服務！
　　提供10小時配套教學視頻，並附贈24.5小時MATLAB基礎教學視頻，提供教學PPT下載服務
　　詳解109個典型實例、7個綜閤案例和50多個神經網絡工具箱函數
　　涵蓋單層感知器、綫性神經網絡、BP神經網絡、徑嚮基網絡、自組織神經網絡、反饋神經網絡、隨機神經網絡7種主要的網絡類型　

　　超值DVD光盤內容
　　10小時配套教學視頻
　　24.5小時MATLAB基礎教學視頻（贈送）

文摘

　　第5章綫性神經網絡
　　綫性神經網絡典型的例子是自適應綫性元件（Adaptive Linear Element，Adaline）。自適應綫性元件20世紀50年代末由Widrow和Hoff提齣，主要用途是通過綫性逼近一個函數式而進行模式聯想以及信號濾波、預測、模型識彆和控製等。
　　綫性神經網絡與感知器的主要區彆在於，感知器的傳輸函數隻能輸齣兩種可能的值，而綫性神經網絡的輸齣可以取任意值，其傳輸函數是綫性函數。綫性神經網絡采用Widrow-Hoff學習規則，即LMS（Least MeaSquare）算法來調整網絡的權值和偏置。
　　綫性神經網絡在收斂的精度和速度上較感知器都有瞭較大提高，但其綫性運算規則決定瞭它隻能解決綫性可分的問題。
　　5.1 綫性神經網絡的結構
　　綫性神經網絡在結構上與感知器網絡非常相似，隻是神經元傳輸函數不同。綫性神經網絡的結構如圖5-1所示。
　　圖5-1 綫性神經網絡的結構
　　如圖5-1所示，綫性神經網絡除瞭産生二值輸齣以外，還可以産生模擬輸齣——即采用綫性傳輸函數，使輸齣可以為任意值。
　　假設輸入是一個維嚮量，從輸入到神經元的權值為，則該神經元的輸齣為：
　　在輸齣節點中的傳遞函數采用綫性函數purelin，其輸入與輸齣之間是一個簡單的比例關係。綫絡終的輸齣為：
　　即
　　寫成矩陣的形式，假設輸入嚮量為
　　權值嚮量為
　　其中，錶示偏置。則輸齣可以錶示為
　　若網絡中包含多個神經元節點，就能形成多個輸齣，這種綫性神經網絡叫Madaline網絡。Madaline網絡的結構如圖5-2所示。
　　Madaline可以用一種間接的方式解決綫性不可分的問題，方法是用多個綫性函數對區域進行劃分，然後對各個神經元的輸齣做邏輯運算。如圖5-3所示，Madaline用兩條直綫實現瞭異或邏輯。
　　圖5-2 Madaline結構圖圖5-3 Madaline實現異或
　　綫性神經網絡解決綫性不可分問題的另一個方法是，對神經元添加非綫性輸入，從而引入非綫性成分，這樣做會使等效的輸入維度變大，如圖5-4所示。
　　圖5-4 綫絡解決非綫性問題
　　5.2 LMS學習算法
　　綫性神經網絡的閃光之處在於其學習算法。Widrow和Hoff於1960年提齣自適應濾波LMS算法，也稱為規則（Delta Rule）。LMS算法與感知器網絡的學習算法在權值調整上都基於糾錯學習規則，但LMS更易實現，因此得到瞭廣泛應用，成為自適應濾波的標準算法。
　　LMS算法隻能訓練單層網絡，但這並不會對其功能造成很大的影響。從理論上說，多層綫絡並不比單層網絡更強大，它們具有同樣的能力，即對於每一個多層綫絡，都具有一個等效的單層綫絡與之對應。
　　定義某次迭代時的誤差信號為
　　其中錶示迭代次數，錶示期望輸齣。這裏采用均方誤差作為評價指標：
　　是輸入訓練樣本的個數。綫性神經網絡學習的目標是找到適當的，使得誤差的均方差mse小。隻要用mse對求偏導，再令該偏導等於零即可求齣mse的極值。顯然，mse必為正值，因此二次函數是凹嚮上的，求得的極值必為極小值。
　　在實際運算中，為瞭解決權值維數過高，給計算帶來睏難的問題，往往是通過調節權值，使mse從空間中的某一點開始，沿著斜麵嚮下滑行，終達到小值。滑行的方嚮是該點陡下降的方嚮，即負梯度方嚮。沿著此方嚮以適當強度對權值進行修正，就能終到達佳權值。
　　實際計算中，代價函數常定義為
　　對該式兩邊關於權值嚮量求偏導，可得
　　又因為，令對權值嚮量求偏導，有
　　綜閤以上兩式，可得
　　因此，根據梯度下降法，權矢量的修正值正比於當前位置上的梯度，權值調整的規則為：
　　即
　　其中為學習率，為梯度。上式還可以進一步整理為以下形式
　　以下是LMS算法的步驟。
　　（1）定義變量和參數。
　　為方便處理，將偏置與權值閤並：
　　相應地，訓練樣本為
　　為偏置，為期望輸齣，為實際輸齣，為學習率，為迭代次數。
　　（2）初始化。給嚮量賦一個較小的隨機初值，。
　　（3）輸入樣本，計算實際輸齣和誤差。根據給定的期望輸齣，計算
　　（4）調整權值嚮量。根據上一步算得的誤差，計算
　　（5）判斷算法是否收斂。若滿足收斂條件，則算法結束，否則自增1（），跳轉到第3步重新計算。收斂條件的選擇對算法有比較大的影響，常用的條件有：
　　* 誤差等於零或者小於某個事先規定的較小的值，如或；
　　* 權值變化量已經很小，即；
　　* 設置大迭代次數，達到大迭代次數時，無論算法是否達到預期要求，都將強行結束。
　　實際應用時可以在這些收斂條件的基礎上加以改進，或者混閤使用。如規定連續次mse小於某個閾值則算法結束，若迭代次數達到100次則強行結束等。
　　在這裏，需要注意的是學習率。與感知器的學習算法類似，LMS算法也有學習率大小的選擇問題，若學習率過小，則算法耗時過長，若學習率過大，則可能導緻誤差在某個水平上反復振蕩，影響收斂的穩定性，這個問題在下一節有專門的討論。
　　5.3 LMS算法中學習率的選擇
　　如何在綫性神經網絡中，學習率參數的選擇非常重要，直接影響瞭神經網絡的性能和收斂性。本節介紹如何確保網絡收斂的學習率及常見的學習率下降方式。
　　5.3.1 確保網絡穩定收斂的學習率
　　如前所述，越小，算法的運行時間就越長，算法也就記憶瞭更多過去的數據。因此，的倒數反映瞭LMS算法的記憶容量大小。
　　往往需要根據經驗選擇，且與輸入嚮量的統計特性有關。盡管我們小心翼翼地選擇學習率的值，仍有可能選擇瞭一個過大的值，使算法無法穩定收斂。
　　1996年Hayjin證明，隻要學習率滿足下式，LMS算法就是按方差收斂的：
　　其中，是輸入嚮量組成的自相關矩陣的大特徵值。由於常常不可知，因此往往使用自相關矩陣的跡（trace）來代替。按定義，矩陣的跡是矩陣主對角綫元素之和：
　　同時，矩陣的跡又等於矩陣所有特徵值之和，因此一般有。隻要取
　　即可滿足條件。按定義，自相關矩陣的主對角綫元素就是各輸入嚮量的均方值。因此公式又可以寫為：
　　5.3.2 學習率逐漸下降
　　在感知器學習算法中曾提到，學習率隨著學習的進行逐漸下降比始終不變更加閤理。在學習的初期，用比較大的學習率保證收斂速率，隨著迭代次數增加，減小學習率以保證精度，確保收斂。一種可能的學習率下降方案是
　　在這種方法中，學習率會隨著迭代次數的增加較快下降。另一種方法是指數式下降：
　　是一個接近1而小於1的常數。Darken與Moody於1992年提齣搜索—收斂（Search-then-Converge Schedule）方案，計算公式如下：
　　與均為常量。當迭代次數較小時，學習率，隨著迭代次數增加，學習率逐漸下降，公式近似於
　　LMS算法的一個缺點是，它對輸入嚮量自相關矩陣的條件數敏感。當一個矩陣的條件數比較大時，矩陣就稱為病態矩陣，這種矩陣中的元素做微小改變，可能會引起相應綫性方程的解的很大變化。
　　5.4 綫性神經網絡與感知器的對比
　　不同神經網絡有不同的特點和適用領域。盡管感知器與綫性神經網絡在結構和學習算法上都沒有什麼太大的差彆，甚至是大同小異，但我們仍能從細小的差彆上找到其功能的不同點。它們的差彆主要錶現在以下兩點。
　　5.4.1 網絡傳輸函數
　　LMS算法將梯度下降法用於訓練綫性神經網絡，這個思想後來發展成反嚮傳播法，具備可以訓練多層非綫絡的能力。
　　感知器與綫性神經網絡在結構上非常相似，的區彆在於傳輸函數：感知器傳輸函數是一個二值閾值元件，而綫性神經網絡的傳輸函數是綫性的。這就決定瞭感知器隻能做簡單的分類，而綫性神經網絡還可以實現擬閤或逼近。在應用中也確實如此，綫性神經網絡可用於綫性逼近任意非綫性函數，當輸入與輸齣之間是非綫時，綫性神經網絡可以通過對網絡的訓練，得齣綫性逼近關係，這一特點可以在係統辨識或模式聯想中得到應用。
　　5.4.2 學習算法
　　學習算法要與網絡的結構特點相適應。感知器的學習算法是早提齣的可收斂的算法，LMS算法與它關係密切，形式上也非常類似。它們都采用瞭自適應的思想，這一點在下一章要介紹的BP神經網絡中獲得瞭進一步的發展。
　　在計算上，從錶麵看LMS算法似乎與感知器學習算法沒什麼兩樣。這裏需要注意一個區彆：LMS算法得到的分類邊界往往處於兩類模式的正中間，而感知器學習算法在剛剛能正確分類的位置就停下來瞭，從而使分類邊界離一些模式距離過近，使係統對誤差更敏感。這一區彆與兩種神經網絡的不同傳輸函數有關。
　　5.5 綫性神經網絡相關函數詳解
　　錶5-1列齣瞭MATLAB神經網絡工具箱中與綫性神經網絡有關的主要函數。
　　錶5-1 與綫性神經網絡有關的函數
　　函數名稱
　　功能
　　newlind
　　設計一個綫性層
　　newlin
　　構造一個綫性層
　　purelin
　　綫性傳輸函數
　　learnwh
　　LMS學習函數
　　maxlinlr
　　計算大學習率
　　mse
　　小均方誤差函數
　　linearlayer
　　構造綫性層的函數
　　……

序言

　　★這是一本理論與實踐並重的書，書中不僅介紹瞭神經網絡的原理，而且列舉瞭大量實例介紹MATLAB神經網絡工具箱的使用。您在閱讀本書時可以結閤MATLAB中文論壇的在綫交流平颱，相信更能從多角度領會MATLAB神經網絡工具箱的精髓。
　　——MATLAB中文論壇
　　
　　★本書係統地介紹瞭神經網絡的原理和MATLAB神經網絡工具箱的使用，內容從易到難，將神經網絡的精華錶現得淋灕盡緻。後的綜閤實例更是精彩、有趣，非常值得一看。歡迎各位讀者經常到MATLAB技術論壇的相關版塊進行討論，這裏會有很多熱心朋友為您解答。
　　——MATLAB技術論壇

深入理解與實踐：Python 機器學習與深度學習高級應用本書聚焦於當前人工智能領域最前沿、最實用的兩大技術支柱：Python 驅動的機器學習（Machine Learning, ML）和深度學習（Deep Learning, DL）。它並非停留在基礎概念的羅列，而是旨在為具備一定編程基礎和初步算法認知的數據科學傢、工程師及研究人員，提供一條從理論到企業級應用落地的詳實路徑。本書內容組織嚴謹，結構清晰，分為四大核心闆塊，層層遞進，確保讀者能夠構建起一套完整的、可操作的技術棧。 --- 第一部分：現代機器學習精煉與實戰（ML Foundations & Practice）本部分旨在鞏固並深化讀者對經典機器學習算法的理解，重點關注其在處理復雜現實問題時的局限性與優化策略，並完全基於 Python 生態係統（Scikit-learn, Pandas, NumPy）進行構建。第一章：數據預處理的藝術與科學數據是機器學習的燃料，本章深入探討瞭如何將原始、混亂的數據轉化為模型可理解的優質輸入。特徵工程的深度剖析：不僅僅是缺失值填充和獨熱編碼。我們將詳細講解特徵交叉、多項式特徵的構建、以及如何利用領域知識（Domain Knowledge）設計齣具有高預測能力的衍生特徵。降維技術的高級應用：比較主成分分析（PCA）、綫性判彆分析（LDA）與t-SNE/UMAP在不同數據集維度縮減任務中的適用性。重點討論在保持信息量與降低計算成本之間的平衡點。數據不平衡處理：深入探討SMOTE族算法（Borderline-SMOTE, ADASYN）的內部機製及其局限性，並結閤代價敏感學習（Cost-Sensitive Learning）的實踐方法。第二章：經典模型的高效能調優本章超越瞭綫性迴歸和邏輯迴歸的基礎實現，著重於提升集成學習和核方法（Kernel Methods）的性能邊界。梯度提升機（GBM）的迭代優化：詳述 XGBoost, LightGBM 與 CatBoost 的架構差異、並行化策略以及它們對稀疏數據和大規模數據集的處理優勢。特彆設立一節，講解如何通過定製化目標函數（Custom Objective Functions）來解決特定的業務問題（如分位數迴歸）。支持嚮量機（SVM）的核函數選擇與參數選擇：探討徑嚮基函數（RBF）等核函數背後的幾何意義，並提供一套係統化的網格搜索（Grid Search）與貝葉斯優化（Bayesian Optimization）組閤策略，以應對高維特徵空間中的超參數調優挑戰。模型解釋性（XAI）：引入 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 等工具，幫助用戶理解復雜模型的決策路徑，滿足監管和業務透明度的要求。 --- 第二部分：深度學習框架精通與應用（DL Framework Mastery）本部分全麵轉嚮深度學習，重點掌握當前主流框架的底層邏輯和高級功能，確保代碼的效率和可維護性。第三章：TensorFlow 2.x 與 Keras 核心機製解析本書采用 TensorFlow 2.x 及其高級API Keras 作為核心開發平颱，強調 Eager Execution 和函數式編程範式。自定義層與模型構建：深入講解 `tf.keras.layers.Layer` 的重寫，實現非標準激活函數、自定義正則化策略以及帶有狀態的自定義層。性能優化與分布式訓練：詳細介紹 `tf.data` API 的管道構建（Pipeline Construction），包括預取（Prefetching）、並行讀取和緩存策略。同時，講解 `tf.distribute.Strategy` 在多GPU和多節點環境下的配置與性能監控。計算圖與性能剖析：剖析 Keras 模型背後的計算圖結構，利用 TensorBoard Profiler 識彆性能瓶頸，優化內存占用和計算延遲。第四章：PyTorch 動態計算範式實踐本章對比介紹 PyTorch 的動態圖機製，並將其應用於更具研究性和靈活性的場景。 PyTorch 核心模塊的深度理解：掌握 `torch.autograd` 的工作原理，如何使用 `torch.autograd.Function` 來定義自定義的嚮後傳播（Backward Pass）操作。數據加載與並行化：講解 `DataLoader` 與 `Dataset` 的高效協同，並實踐使用 `DataParallel` 和 `DistributedDataParallel (DDP)` 進行模型訓練加速。混閤精度訓練：引入 `torch.cuda.amp`，實現半精度浮點數訓練，以在保持模型精度的同時，顯著減少顯存占用和加速訓練過程。 --- 第三部分：前沿深度學習模型專題（Advanced DL Architectures）本部分聚焦於當前最具影響力的兩大深度學習分支：計算機視覺（CV）和自然語言處理（NLP）。第五章：現代計算機視覺的高級技術超越基礎的 CNN 結構，本書深入探討瞭高效和魯棒的圖像處理方法。目標檢測的演進：詳細對比分析兩階段（如 Faster R-CNN 及其變體）和單階段（如 YOLOv5/v7/v8, SSD）檢測器的設計哲學、速度與精度權衡。實戰訓練一個定製化的目標檢測模型。語義分割與實例分割：深入解析 U-Net、DeepLabV3+ 架構中空洞捲積（Atrous Convolution）和空間金字塔池化（ASPP）的作用。注意力機製在 CV 中的集成：介紹 Vision Transformer (ViT) 的基本原理，並探討如何將自注意力機製（Self-Attention）融入到捲積網絡中以增強特徵錶示能力。第六章：自然語言處理（NLP）的 Transformer 革命本章完全圍繞 Transformer 架構展開，作為當前 NLP 任務的基石。 Transformer 架構的解構：徹底拆解編碼器-解碼器結構、多頭注意力機製（Multi-Head Attention）的數學原理和並行計算優勢。預訓練模型的微調（Fine-tuning）：以 Hugging Face Transformers 庫為工具，實戰應用 BERT、RoBERTa 等模型進行文本分類、命名實體識彆（NER）和問答係統（QA）。重點討論高效微調技術如 LoRA（Low-Rank Adaptation）。序列生成與評估：探討文本摘要、機器翻譯中的 Beam Search 策略，以及 ROUGE、BLEU 等生成任務的核心評估指標。 --- 第四部分：模型部署與工程實踐（Deployment & MLOps Foundations）優秀的代碼和模型必須能夠投入生産環境，本部分關注模型工程化的關鍵環節。第七章：模型序列化與邊緣部署模型轉換與優化：學習使用 ONNX（Open Neural Network Exchange）標準進行框架間模型遷移。探討模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）技術，以減小模型體積並提升推理速度。服務化基礎：介紹使用 FastAPI 構建高性能、異步的 RESTful API 來封裝訓練好的模型。第八章：持續集成與模型監控容器化部署：使用 Docker 構建標準化的、可復現的 MLOps 環境，確保模型在任何環境中都能一緻運行。概念漂移（Concept Drift）與性能監控：討論如何在生産環境中監控輸入數據的統計分布變化，以及模型預測準確率的下降趨勢，並建立簡單的重訓練觸發機製。本書通過大量的代碼示例、詳盡的算法推導和麵嚮實際生産環境的案例分析，旨在將讀者從“會用”工具庫提升到“理解原理、優化性能、構建係統”的工程師層麵。所有代碼均可在標準 Linux/Windows 環境下通過 Python 3.8+ 及其主流科學計算庫環境復現和修改。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度和廣度達到瞭一個令人稱贊的平衡點。在探討到反嚮傳播算法的數學基礎時，作者沒有迴避那些涉及鏈式法則的偏微分方程推導，但他巧妙地穿插瞭大量的幾何解釋，使得原本枯燥的微積分過程變得形象起來。例如，他解釋梯度下降方嚮時，用的是一個“下坡的球體”模型，這對於那些數學功底略顯薄弱的讀者來說，無疑是一劑強心針。而對於有經驗的讀者，書中對矩陣微分和雅可比矩陣的運用，又提供瞭足夠嚴謹的數學支撐，確保瞭理論上的絕對可靠性。我尤其欣賞作者在討論到循環神經網絡（RNN）時，對時間序列依賴性問題的深度剖析。他沒有簡單地介紹梯度隨時間步的衰減，而是深入分析瞭這種衰減對長期記憶捕獲的物理限製，並自然而然地引齣瞭LSTM和GRU的設計哲學，這種由問題驅動、層層遞進的知識架構，讓我在閱讀時産生瞭一種強烈的“被引導”的探索感，而不是被動地接受信息。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得相當吸引人，色彩搭配沉穩又不失活力，封麵上那張關於復雜網絡結構的抽象圖，一下子就抓住瞭我對“深度學習”和“模式識彆”那種探究未知的渴望。我迫不及待地翻開扉頁，首先映入眼簾的是作者對於神經網絡領域發展脈絡的精闢概述，他沒有堆砌晦澀難懂的術語，而是用一種非常清晰的邏輯鏈條，將早期的感知機模型一直引申到目前熱門的深度前饋網絡，讓我這個初學者都能迅速找到切入點。尤其是關於激活函數選擇和梯度消失問題的討論，簡直是教科書級彆的梳理，作者似乎非常注重理論與實踐的結閤，光是第一章的理論推導部分，就配瞭好幾組精心設計的插圖，形象地展示瞭權重更新和誤差反嚮傳播的過程，那份對細節的執著，讓我對後續內容的講解充滿瞭信心。這本書的排版也很舒服，字號適中，留白閤理，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞，這對於一本技術類書籍來說，是一個非常重要的加分項。我感覺作者對MATLAB的工具箱運用也做瞭深入淺齣的介紹，不僅僅是簡單地羅列函數，而是真正將代碼融入到對理論概念的闡釋中去，這纔是學習這類工具類書籍的精髓所在。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注計算科學發展的人士，我發現這本書對於“未來趨勢”的把握是相當敏銳的。雖然它聚焦於MATLAB平颱，但作者的視野顯然沒有局限於此。在討論到優化算法的部分，他不僅詳盡介紹瞭經典的優化方法，還加入瞭對貝葉斯優化和粒子群優化（PSO）在神經網絡參數尋優中的應用探討。這錶明作者深知，現代優化算法的百花齊放是推動AI進步的關鍵驅動力之一。更讓人眼前一亮的是，書中對“網絡可解釋性”（XAI）這一前沿概念的引入，雖然篇幅不算特彆多，但作為一本偏嚮於傳統網絡原理的書籍，能夠提前觸及到模型黑箱這一痛點，並探討瞭一些初步的可視化方法，足見作者的遠見卓識。這本書仿佛是一座堅實的橋梁，它一端連接著經過時間檢驗的經典神經網絡理論，另一端則延伸嚮瞭當下和未來的研究熱點，使得讀者在掌握核心技能的同時，也能對整個領域的發展方嚮保持清晰的認知，這對於職業發展規劃而言，價值無法估量。

評分☆☆☆☆☆

我對這類書籍最挑剔的一點就是示例代碼的質量和可移植性。很多書籍的代碼是那種“看起來很美，跑起來報錯”的典型。但這本書在這方麵做得非常紮實，光是附件的資源就足夠讓人驚嘆。我特意挑選瞭書中關於徑嚮基函數（RBF）網絡的實例部分進行編譯，發現所有的M文件都組織得井井有條，注釋詳盡到每一個關鍵步驟的變量聲明和矩陣運算都解釋清楚。更重要的是，作者似乎采用瞭非常現代的MATLAB編程規範，代碼結構清晰，模塊化做得很好，這使得我可以直接將這些代碼片段無縫集成到我自己的工程項目中，而不需要花費大量時間進行“代碼考古”式的調試。比如，在講解模糊神經網絡時，作者並沒有停留在概念層麵，而是提供瞭一個完整的、可以運行的案例，展示瞭如何通過輸入輸齣數據自動生成隸屬度函數，整個過程流暢得如同觀看一場精心編排的演示。這種對“工程實現”的重視程度，遠超齣瞭我對一本基礎理論書籍的期待，它更像是一本實戰手冊。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我抱著非常審慎的態度拿起瞭這本書，市麵上關於神經網絡的書籍汗牛充棟，真正能讓人坐下來啃下去的並不多，很多要麼是理論過於漂浮，要麼就是代碼實現過於陳舊，根本無法應對當今的AI浪潮。然而，這本書的第三章內容，徹底顛覆瞭我的預期。它沒有像其他書那樣直接跳到復雜的捲積網絡，而是花瞭相當大的篇幅去解析傳統BP網絡在收斂速度和全局最優性上的固有缺陷。作者的敘事方式很像一位經驗豐富的老教授在講颱上娓娓道來，他用瞭一種非常直觀的比喻，將局部最優解比作“陷在山榖裏齣不來的探險者”，然後纔引齣動量法和自適應學習率方法的必要性。這種循序漸進、步步為營的講解風格，極大地提升瞭我的理解深度，我不再滿足於僅僅知道“如何調用一個函數”，而是開始思考“為什麼這個函數比那個函數在這種情況下更有效”。更讓我驚喜的是，書中對過擬閤和正則化技術的處理，也顯得非常到位，它不僅僅是介紹瞭L1和L2範數，還結閤實際案例分析瞭它們在抑製網絡復雜性上的差異，這對於我目前在做一個圖像識彆小型項目時遇到的泛化能力不足的問題，簡直是雪中送炭，立刻激發瞭我動手實踐的衝動。