麵嚮MATLAB工具箱的神經網絡理論與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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叢爽 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 神經網絡
• 深度學習
• 工具箱
• 理論
• 應用
• 模式識彆
• 人工智能
• 數值計算
• 工程應用
• 機器學習

齣版社： 中國科學技術大學齣版社

ISBN：9787312024313

版次：3

商品編碼：10084041

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2009-04-01

用紙：膠版紙

頁數：323

字數：412000

正文語種：中文

編輯推薦

　　最主要的特點在於在闡述最典型的人工神經網絡理論的基礎上，通過MATLAB環境下提供的神經網絡工具箱進行例題的演示與應用，從而使得初學者能夠直觀地通過或圖形或訓練特性對神經網絡的功能及其應用有較深入和透徹的瞭解，同時也更加有助於問題的解決。

內容簡介

　　利用目前國際上流行通用的MATLAB 7.0環境，結閤神經網絡工具箱4.0.6版本，分彆從網絡構造、基本原理、學習規則以及訓練過程和應用局限性幾個方麵，通過多層次、多方麵的分析與綜閤，深入淺齣地介紹瞭人工神經網絡中的各種典型網絡，以及各種不同神經網絡之間在原理和特性等方麵的不同點與相同點。
　　《麵嚮MATLAB工具箱的神經網絡理論與應用》可作為計算機、電子學、信息科學、通訊以及自動控製等專業的高年級本科生、研究生以及其他專業科技人員學習神經網絡或MATLAB環境下神經網絡工具箱時的教材或參考書。

目錄

第3版前言
第2版前言
前言
第1章 概述
1.1 人工神經網絡概念的提齣
1.2 神經細胞以及人工神經元的組成
1.3 人工神經網絡應用領域
1.4 人工神經網絡發展的迴顧
1.5 人工神經網絡的基本結構與模型
1.5.1 人工神經元的模型
1.5.2 激活轉移函數
1.5.3 單層神經元網絡模型結構
1.5.4 多層神經網絡
1.5.5 遞歸神經網絡
1.6 用MATLAB計算人工神經網絡輸齣
1.7 本章小結
習題
第2章 前嚮神經網絡
2.1 感知器
2.1.1 感知器的網絡結構
2.1.2 感知器的圖形解釋
2.1.3 感知器的學習規則
2.1.4 網絡的訓練
2.1.5 感知器的局限性
2.1.6 “異或”問題
2.1.7 解決綫性可分性限製的辦法
2.1.8 本節小結
2.2 自適應綫性元件
2.2.1 自適應綫性神經元模型和結構
2.2.2 W-H學習規則
2.2.3 網絡訓練
2.2.4 例題與分析
2.2.5 對比與分析
2.2.6 單步延時綫及其自適應濾波器的實現
2.2.7 自適應綫性網絡的應用
2.2.8 本節小結
2.3 反嚮傳播網絡
2.3.1 BP網絡模型與結構
2.3.2 BP學習規則
2.3.3 BP網絡的訓練及其設計過程
2.3.4 BP網絡的設計
2.3.5 限製與不足
2.3.6 反嚮傳播法的改進方法
2.3.7 基於數值優化方法的網絡訓練算法
2.3.8 數值實例對比
2.3.9 本節小結
習題
第3章 遞歸神經網絡
3.1 各種遞歸神經網絡
3.1.1 全局反饋型遞歸神經網絡
3.1.2 前嚮遞歸神經網絡
3.1.3 混閤型網絡
3.1.4 本節小結
3.2 全局反饋遞歸網絡
3.2.1 霍普菲爾德網絡模型
3.2.2 狀態軌跡
3.2.3 離散型霍普菲爾德網絡
3.2.4 連續型霍普菲爾德網絡
3.2.5 本節小結
3.3 Elman網絡
3.3.1 網絡結構及其輸入輸齣關係式
3.3.2 修正網絡權值的學習算法
3.3.3 穩定性推導
3.3.4 對穩定性結論的分析
3.3.5 對角遞歸網絡穩定時學習速率的確定
3.3.6 本節小結
3.4 對角遞歸神經網絡
3.4.1 網絡結構及其輸入輸齣關係式
3.4.2 網絡的穩定性分析
3.4.3 進一步的討論
3.4.4 數值實例
3.4.5 本節小結
3.5 局部遞歸神經網絡
3.5.1 PIDNNC的設計
3.5.2 閉環控製係統穩定性分析
3.5.3 實時在綫控製策略的設計步驟
3.5.4 數值應用
3.5.5 本節小結
習題
第4章 局部連接神經網絡
4.1 徑嚮基函數網絡
4.1.1 徑嚮基函數及其網絡分析
4.1.2 網絡的訓練與設計
4.1.3 廣義徑嚮基函數網絡
4.1.4 數字應用對比及性能分析
4.1.5 本節小結
4.2 B樣條基函數及其網絡
4.3 CMAC神經網絡
4.3.1 CMAC網絡基本結構
4.3.2 CMAC的學習算法
4.4局 部神經網絡的性能對比分析
4.4.1 CMAC、B樣條和RBF共有的結構特點
4.4.2 CMAC、B樣條和RBF的不同之處
4.5 K型局部連接神經網絡
4.5.1 網絡結構與權值修正法
4.5.2 網絡特性分析
4.5.3 數字應用對比及性能分析
4.5.4 本節小結
習題
第5章 自組織競爭神經網絡
5.1 幾種聯想學習規則
5.1.1 內星學習規則
5.1.2 外星學習規則
5.1.3 科荷倫學習規則
5.2 自組織競爭網絡
5.2.1 網絡結構
5.2.2 競爭學習規則
5.2.3 競爭網絡的訓練過程
5.3 科荷倫自組織映射網絡
5.3.1 科荷倫網絡拓撲結構
5.3.2 網絡的訓練過程
5.4 自適應共振理論
5.4.1 ART-1網絡結構
5.4.2 ART-1的運行過程
5.4.3 ART-2神經網絡
5.5 本章小結
習題
第6章 隨機神經網絡
6.1 概述
6.1.1 隨機神經網絡的發展
6.1.2 GNN模型描述
6.1.3 RNN的學習算法
6.1.4 RNN的應用
6.1.5 其他隨機網絡
6.1.6 研究前景
6.2 用Boltzmann機求解典型NP優化問題TSP
6.2.1 Boltzmann機網絡模型及其權值修正規則
6.2.2 用Boltzmann機網絡解TSP
6.2.3 Boltzmann機與Hopfield網絡解TSP的對比
6.2.4 本節小結
6.3 隨機神經網絡算法改進及其應用
6.3.1 DRNN解TSP的參數推導和改進方法
6.3.2 DRNN網絡解TSP改進方法的實驗對比
6.3.3 本節小結
6.4 采用DRNN網絡優化求解的對比研究
6.4.1 DRNN與Hopfield網絡求解TSP的理論分析
6.4.2 DRNN與Hopfield網絡解TSP的實驗對比
6.4.3 本節小結
習題
第7章 麵嚮工具箱的神經網絡實際應用
7.1 綜述
7.1.1 神經網絡技術的選用
7.1.2 神經網絡各種模型的應用範圍
7.1.3 網絡設計的基本原則
7.2 神經網絡在控製係統中的應用
7.2.1 反饋綫性化
7.2.2 問題的提齣
7.2.3 神經網絡設計
7.3 利用神經網絡進行字母的模式識彆
7.3.1 問題的闡述
7.3.2神經網絡的設計
7.4 用於字符識彆的三種人工神經網絡的性能對比
7.4.1 用於字母識彆的感知器網絡
7.4.2 用於字母識彆的霍普菲爾德網絡
7.4.3 字母識彆實驗及其結果分析
附錄A MATLAB 7.1神經網絡工具箱4.0.6函數一覽錶
附錄B 程序目錄
參考文獻

精彩書摘

　　第1章 概述
　　1.1 人工神經網絡概念的提齣
　　人腦是宇宙中已知最復雜、最完善和最有效的信息處理係統，是生物進化的最高産物，是人類智能、思維和情緒等高級精神活動的物質基礎，也是人類認識較少的領域之一。長期以來，人們不斷地通過神經學、生物學、心理學、認知學、數學、電子學和計算機科學等一係列學科，對神經網絡進行分析和研究，企圖揭示人腦的工作機理，瞭解神經係統進行信息處理的本質，並通過對人腦結構及其信息處理方式的研究，利用大腦神經網絡的一些特性，設計齣具有類似大腦某些功能的智能係統來處理各種信息，解決不同問題。
　　用機器代替人腦的部分勞動是當今科學技術發展的重要標誌。計算機就是采用電子元件的組閤來完成人腦的某些記憶、計算和判斷功能的係統。現代計算機中，每個電子元件的計算速度為納秒（10-9秒）級，而人腦中每個神經細胞的反應時間隻有毫秒（101秒）級。然而在進行諸如記憶迴溯、語言理解、直覺推理、圖像識彆等決策過程中，人腦往往隻需要一秒鍾左右的時間就可以完成復雜的處理。換句話說，腦神經細胞做齣決定需要的運算不超過100步，範德曼（J.A.Feldman）稱之為100步程序長度。顯然，任何現代串行計算機絕不可能在100步運算中完成類似上述的一些任務。由此人們希望去追求一種新型的信號處理係統，它既有超越人的計算能力，又有類似於人的識彆、判斷、聯想和決策的能力。
　　人工神經網絡（Artificial Neural Network，簡稱ANN）正是在人類對其大腦神經網絡認識理解的基礎上人工構造的能夠實現某種功能的神經網絡。它是理論化的人腦神經網絡的數學模型，是基於模仿大腦神經網絡結構和功能而建立的一種信息處理係統。它實際上是一個由大量簡單元件相互連接而成的復雜網絡，具有高度的非綫性，能夠進行復雜的邏輯操作和非綫性關係實現的係統。

前言/序言

　　在《麵嚮MATLAB工具箱的神經網絡理論與應用》第3版中，首先對第2版內容進行瞭重新整閤，將第2版中的感知器、自適應綫性元件和反嚮傳播網絡這3章閤為一章——前嚮神經網絡；然後在第2版的基礎之上，增加瞭最近5年裏有關人工神經網絡研究中的一些新理論、新進展，包括遞歸神經網絡、局部連接神經網絡、隨機神經網絡及它們的應用等；根據實際應用的情況，在第3版中還刪去瞭第2版中一些不太實用的內容。
　　在結構安排上，第3版沿襲本書前兩版的特點：每一章的內容，按照網絡構造、基本原理、學習規則、訓練過程、應用局限性的順序進行編排。通過多層次、多方麵的分析與綜閤，深入淺齣地闡述瞭各種不同神經網絡在原理、特性等方麵的不同點與相同點，使不同層次、不同水平和階段的讀者都能夠根據自己的情況瞭解和掌握人工神經網絡的精髓和相應的深度，這使得本書既可以作為教材，也適用於自學。通過增加的最新內容，使得本書作為教材使用時也具有更加多樣的可選擇性：既可作為本科生教材，也可作為研究生教材；教師可以有重點地選擇感興趣的內容來進行40學時或60學時的教學。
　　在寫作上，第3版仍然保持著前兩版所具有的特點：雖然是在介紹人工神經網絡理論，但敘述盡量做到深入淺齣、淺顯易懂，通過采用各種方法，包括理論推導，作圖解釋，不同結構、算法的特點及功能的對比等，使讀者更容易掌握和理解。並在闡述人工神經網絡理論的基礎上，通過MATLAB環境下提供的神經網絡工具箱對一些實際應用問題進行求解演示，努力使讀者能夠采用工具箱中的函數直接設計訓練網絡，直觀地通過圖形或訓練特性對神經網絡的功能及其應用有一個深入和透徹的認識。

深度學習的基石：神經網絡理論與工程實踐 本書旨在深入淺齣地剖析神經網絡的核心原理，並提供一套嚴謹且實用的工程實踐指導。我們不僅關注理論的嚴謹性，更強調其在實際問題解決中的落地能力。通過對神經網絡不同模型、算法及相關數學基礎的係統性講解，讀者將能夠構建堅實的理論認知，為後續更高級的應用打下牢固的基礎。 第一部分：神經網絡的理論基石 第一章：神經網絡的起源與發展 本章將追溯神經網絡的萌芽與演進曆程，從早期感知機模型的不成熟，到反嚮傳播算法的齣現所帶來的突破，再到深度學習浪潮的興起，勾勒齣神經網絡技術發展的脈絡。我們將迴顧關鍵的曆史性節點和具有裏程碑意義的理論創新，幫助讀者理解當前神經網絡研究的背景和發展趨勢。 1.1 早期神經網絡模型：感知機 探討感知機的結構、工作原理及其局限性（如無法解決XOR問題）。 介紹閾值函數和綫性分類的概念。 1.2 反嚮傳播算法的誕生與普及 詳細闡述反嚮傳播算法的數學推導，包括損失函數、梯度下降以及鏈式法則的應用。 分析反嚮傳播算法在解決非綫性問題上的重要性。 1.3 神經網絡的經典架構迴顧 簡要介紹多層感知機（MLP）、捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的早期代錶性結構和應用領域。 1.4 深度學習浪潮的驅動因素 討論大數據、計算能力（GPU）以及算法進步對深度學習發展的推動作用。 展望神經網絡未來的發展方嚮。 第二章：數學基礎：理解神經網絡的語言 神經網絡的強大能力建立在紮實的數學基礎之上。本章將梳理並講解理解神經網絡模型和算法所必需的關鍵數學概念，確保讀者具備分析和設計神經網絡的能力。 2.1 綫性代數 嚮量與矩陣運算： 講解嚮量、矩陣的定義、加法、減法、乘法、轉置、求逆等基本運算，以及它們在神經網絡中錶示輸入、權重和輸齣的作用。 張量： 介紹張量的概念，及其作為多維數據的錶示形式在深度學習中的重要性。 特徵值與特徵嚮量： 闡述特徵值和特徵嚮量在理解數據分布和模型降維中的潛在應用。 範數： 講解L1、L2範數，以及它們在正則化中的作用。 2.2 微積分 導數與偏導數： 深入講解導數和偏導數的概念，以及它們在計算梯度時的關鍵作用。 鏈式法則： 詳細推導並解釋鏈式法則在反嚮傳播算法中的應用，這是理解模型訓練的核心。 梯度與Hessian矩陣： 介紹梯度下降、Adam等優化算法的基礎，以及Hessian矩陣在二階優化方法中的作用（雖然本書不重點介紹二階優化，但提及概念有助於理解）。 積分： 簡單提及概率分布中積分的應用，為後續章節鋪墊。 2.3 概率論與統計學 概率分布： 介紹常見的概率分布（如高斯分布、伯努利分布），以及它們在模型輸齣和噪聲建模中的應用。 期望、方差、協方差： 講解這些統計量在描述數據特徵和模型性能時的作用。 最大似然估計（MLE）： 介紹MLE作為一種常用的參數估計方法，及其在訓練神經網絡中的原理。 貝葉斯定理： 闡述貝葉斯定理及其在概率模型和推理中的應用。 信息論基礎： 簡單介紹熵、交叉熵等概念，為理解損失函數和模型評估提供理論支持。 第三章：單層與多層感知機 本章將從最基本的神經網絡單元——感知機入手，逐步過渡到能夠處理復雜問題的多層感知機，為理解更復雜的深度學習模型奠定基礎。 3.1 感知機模型詳解 結構與激活函數： 介紹感知機的輸入、權重、偏置和激活函數（如階躍函數、sigmoid函數）的構成。 工作原理： 詳細說明感知機如何接收輸入，進行加權求和，並通過激活函數産生輸齣。 學習算法： 講解感知機學習規則，理解其如何通過迭代調整權重來達到分類目的。 局限性分析： 深入分析單層感知機隻能解決綫性可分問題的根本原因。 3.2 多層感知機（MLP）的構建 網絡結構： 介紹MLP的輸入層、隱藏層和輸齣層的組織方式。 激活函數的選擇： 詳細討論Sigmoid、Tanh、ReLU及其變種（Leaky ReLU, ELU）等激活函數在MLP中的作用、優點和缺點。 前嚮傳播過程： 演示數據如何通過MLP從輸入層傳遞到輸齣層，並生成預測結果。 反嚮傳播算法在MLP中的應用： 結閤反嚮傳播算法，詳細講解MLP的權重更新過程。 萬能逼近定理： 闡述MLP的理論能力——一個具有足夠多隱藏單元的MLP可以逼近任意連續函數。 3.3 MLP的訓練與優化 損失函數： 講解均方誤差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等損失函數的原理及其適用場景。 梯度下降算法： 詳細介紹批量梯度下降（BGD）、隨機梯度下降（SGD）及其變種（Mini-batch SGD）的區彆和優劣。 優化器： 介紹Momentum、Adagrad、RMSprop、Adam等先進優化器，並分析它們如何加速和穩定模型訓練。 學習率的調整： 討論學習率衰減策略的重要性。 3.4 MLP的應用案例 迴歸問題： 演示MLP如何用於預測連續數值，如房價預測、股票價格預測。 分類問題： 演示MLP如何用於二分類和多分類問題，如手寫數字識彆、圖像分類（初步）。 第四章：深度學習的核心：深度神經網絡（DNN） 本章將深入探討“深度”的含義，以及深度神經網絡（DNN）相較於淺層網絡的優勢，並介紹構建和訓練DNN的關鍵技術。 4.1 深度網絡的優勢與挑戰 特徵學習的層次性： 解釋深層網絡如何通過多層非綫性變換自動學習到不同抽象層次的特徵錶示。 錶示能力的增強： 論述深度網絡在處理復雜模式和高維數據時的優越性。 梯度消失與梯度爆炸： 深入分析深度網絡訓練中常見的梯度問題，以及其産生的根源。 4.2 解決梯度問題的技術 激活函數的改進： 重點介紹ReLU及其變種（Leaky ReLU, PReLU, ELU）如何緩解梯度消失問題。 權重初始化策略： 講解Xavier（Glorot）初始化和He初始化等策略，及其在防止梯度問題中的作用。 批量歸一化（Batch Normalization）： 詳細介紹BN層的原理、作用（加速收斂、提高魯棒性）和實現方式。 殘差連接（Residual Connections）： 闡述ResNet的殘差塊設計，如何通過“跳躍連接”使得網絡更容易訓練更深層次。 4.3 正則化技術：防止過擬閤 L1與L2正則化： 解釋L1和L2正則化如何通過懲罰權重來抑製模型復雜度。 Dropout： 詳細介紹Dropout機製，及其在訓練過程中隨機“丟棄”神經元以減少模型協同適應性的原理。 早停法（Early Stopping）： 介紹如何通過監控驗證集性能來提前停止訓練，避免模型在訓練集上過擬閤。 數據增強（Data Augmentation）： 討論如何通過對訓練數據進行變換（如鏇轉、裁剪、翻轉）來擴充數據集，提高模型的泛化能力。 4.4 深度網絡中的設計模式 全連接層（Fully Connected Layers）： 討論其作為DNN的基本組成單元。 網絡深度與寬度： 分析增加網絡深度與寬度的權衡。 構建深層網絡的經驗法則。 第五章：捲積神經網絡（CNN）：洞察圖像的利器 本章將聚焦於在計算機視覺領域取得巨大成功的捲積神經網絡（CNN），揭示其獨特的設計理念和強大的特徵提取能力。 5.1 CNN的基本組件 捲積層（Convolutional Layer）： 捲積核（Filter/Kernel）： 介紹捲積核的作用，如何通過滑動提取圖像局部特徵。 感受野（Receptive Field）： 解釋神經元感受野的概念，及其與捲積核大小、步長和填充的關係。 步長（Stride）與填充（Padding）： 講解它們如何影響輸齣特徵圖的大小和邊緣信息的保留。 多通道輸入與輸齣： 描述CNN如何處理彩色圖像（RGB）和生成多特徵通道的輸齣。 激活函數： 沿用前述激活函數的討論，強調ReLU在CNN中的普遍應用。 池化層（Pooling Layer）： 最大池化（Max Pooling）與平均池化（Average Pooling）： 介紹它們的原理和作用（降維、減小計算量、增強平移不變性）。 全連接層： 介紹CNN末端使用全連接層進行分類或迴歸。 5.2 CNN的經典架構 LeNet-5： 迴顧其作為早期CNN的裏程碑意義，及其結構特點。 AlexNet： 介紹其在ImageNet競賽中的突破，以及ReLU、Dropout等技術的應用。 VGGNet： 分析其通過堆疊小尺寸捲積核實現的深度網絡，強調網絡深度的重要性。 GoogLeNet/Inception： 介紹其Inception模塊的設計，如何並行提取多尺度特徵。 ResNet： 再次強調殘差連接在構建極深網絡中的關鍵作用。 5.3 CNN的訓練與優化 損失函數： 常用交叉熵損失函數用於分類任務。 優化器： Adam、SGD等優化器在CNN訓練中的應用。 數據增強： 詳細講解在圖像數據上進行數據增強的具體方法，如隨機裁剪、翻轉、鏇轉、顔色抖動等。 5.4 CNN的應用領域 圖像分類： 經典應用，識彆圖像中的物體類彆。 目標檢測： 識彆圖像中的目標並框選其位置（如YOLO, Faster R-CNN等基本原理）。 圖像分割： 對圖像中的每個像素進行分類（如FCN, U-Net等基本原理）。 人臉識彆、醫學影像分析等。 第六章：循環神經網絡（RNN）：理解序列數據的奧秘 本章將深入探討能夠處理序列數據的循環神經網絡（RNN），理解其如何通過“記憶”來捕捉序列中的時間依賴關係。 6.1 RNN的基本結構與原理 循環機製： 講解RNN如何通過內部的循環連接，將前一時刻的隱藏狀態傳遞給當前時刻，形成“記憶”。 時間步（Time Step）： 解釋RNN如何按時間順序處理序列數據。 前嚮傳播： 演示序列數據如何在RNN中進行迭代處理。 隱藏狀態（Hidden State）： 講解隱藏狀態的作用，它承載著序列的曆史信息。 輸齣： 解釋RNN如何根據當前輸入和隱藏狀態産生輸齣。 6.2 RNN的局限性：梯度消失與梯度爆炸 長期依賴問題： 詳細分析標準RNN在處理長序列時，早期信息容易丟失，導緻無法捕捉長期依賴關係。 數學解釋： 通過對RNN權重矩陣的多次連乘，解釋梯度在反嚮傳播過程中指數級衰減或增長的現象。 6.3 長短期記憶網絡（LSTM） 門控機製（Gating Mechanism）： 遺忘門（Forget Gate）： 介紹如何控製“忘記”舊狀態的程度。 輸入門（Input Gate）： 介紹如何決定哪些新信息需要被添加到細胞狀態中。 輸齣門（Output Gate）： 介紹如何根據細胞狀態生成當前時刻的隱藏狀態。 細胞狀態（Cell State）： 講解細胞狀態作為LSTM的“長時記憶”通道，如何幫助信息在長序列中流動。 LSTM的結構與前嚮傳播。 6.4 門控循環單元（GRU） 更新門（Update Gate）與重置門（Reset Gate）： 介紹GRU如何通過閤並遺忘門和輸入門，簡化LSTM的結構。 GRU的優勢： 參數量少，計算效率高，性能與LSTM相當。 6.5 RNN/LSTM/GRU的應用領域 自然語言處理（NLP）： 文本生成： 創作歌詞、詩歌、新聞報道。 機器翻譯： 將一種語言翻譯成另一種語言。 情感分析： 判斷文本的情感傾嚮。 命名實體識彆： 識彆文本中的人名、地名、組織名等。 語音識彆： 將語音信號轉換為文本。 時間序列預測： 股票價格預測、天氣預報。 音樂生成。 第七章：模型評估與調優 本章將聚焦於如何科學地評估神經網絡模型的性能，並介紹一係列用於改進模型泛化能力和訓練效率的調優技術。 7.1 模型性能評估指標 分類任務： 準確率（Accuracy）： 基本的正確預測比例。 精確率（Precision）與召迴率（Recall）： 解釋它們在不平衡數據集中的重要性。 F1分數（F1-Score）： 精確率和召迴率的調和平均。 混淆矩陣（Confusion Matrix）： 直觀展示各類彆的預測情況。 ROC麯綫與AUC： 評估模型在不同閾值下的分類能力。 迴歸任務： 均方誤差（MSE）： 預測值與真實值之差的平方的平均。 均方根誤差（RMSE）： MSE的平方根，與原數據單位一緻。 平均絕對誤差（MAE）： 預測值與真實值之差的絕對值的平均。 R²分數（R-squared）： 衡量模型解釋數據方差的能力。 7.2 超參數調優（Hyperparameter Tuning） 學習率（Learning Rate）： 影響收斂速度和模型性能的關鍵。 批量大小（Batch Size）： 影響訓練穩定性和收斂速度。 網絡結構參數： 隱藏層數量、每層神經元數量、捲積核大小、步長等。 正則化參數： L1/L2正則化係數、Dropout率。 調優方法： 網格搜索（Grid Search）： 係統地嘗試所有可能的超參數組閤。 隨機搜索（Random Search）： 在超參數空間中隨機采樣組閤，通常比網格搜索更高效。 貝葉斯優化（Bayesian Optimization）： 利用概率模型指導超參數搜索，更智能高效。 7.3 模型選擇與交叉驗證 訓練集、驗證集與測試集： 明確劃分各數據集的作用。 K摺交叉驗證（K-Fold Cross-Validation）： 詳細介紹其工作原理，如何更有效地利用數據進行模型評估，減少過擬閤。 留一法（Leave-One-Out Cross-Validation）： 極端的K摺交叉驗證。 7.4 模型壓縮與加速 剪枝（Pruning）： 移除模型中冗餘的連接或神經元。 量化（Quantization）： 降低模型參數的精度，減少存儲和計算量。 知識蒸餾（Knowledge Distillation）： 訓練一個小型模型來模仿一個大型模型的行為。 第二部分：神經網絡的工程實踐 第八章：神經網絡框架入門 本章將介紹當前主流的深度學習框架，並提供使用這些框架進行神經網絡模型構建、訓練和部署的基本指南。 8.1 深度學習框架的概述 TensorFlow： 榖歌開發的開源深度學習框架，以其強大的生態係統和靈活的API著稱。 PyTorch： Facebook（Meta）開發的開源深度學習框架，以其動態計算圖和易用性受到廣泛歡迎。 Keras： 一個高級神經網絡API，可以運行在TensorFlow、Theano或CNTK之上，提供更簡潔的用戶體驗。 其他框架簡介： 如MXNet, Caffe等。 8.2 基本概念與操作 張量（Tensors）： 在框架中如何定義、操作和管理張量。 計算圖（Computational Graphs）： 靜態圖（TensorFlow 1.x）與動態圖（PyTorch, TensorFlow 2.x Eager Execution）的區彆與理解。 自動微分（Autograd）： 框架如何自動計算梯度，支持反嚮傳播。 8.3 使用框架構建神經網絡模型 定義網絡層： 全連接層、捲積層、池化層、RNN層等。 模型Sequential API與Functional API (TensorFlow)： 介紹不同的模型構建方式。 nn.Module (PyTorch)： 介紹PyTorch中模塊化的模型構建方法。 定義激活函數、損失函數與優化器。 8.4 模型訓練流程 數據加載與預處理： 使用框架提供的數據加載工具（如`tf.data`, `torch.utils.data.DataLoader`）。 定義訓練循環： 迭代數據集，進行前嚮傳播，計算損失，執行反嚮傳播，更新權重。 模型評估與保存。 8.5 簡單示例：使用框架實現MLP進行MNIST分類 提供清晰的代碼示例，演示從數據加載到模型訓練的全過程。 第九章：數據預處理與管理 高質量的數據是訓練高性能神經網絡的前提。本章將講解數據預處理的關鍵技術，以及如何有效地管理和組織訓練數據。 9.1 數據集劃分 訓練集、驗證集、測試集的比例選擇。 隨機劃分與分層劃分。 9.2 數據清洗與異常值處理 缺失值填充： 平均值、中位數、插值法、基於模型的填充。 異常值檢測與處理： IQR法則、Z-score法、可視化檢測。 9.3 特徵工程 特徵縮放： 標準化（Standardization）： Z-score標準化。 歸一化（Normalization）： Min-Max歸一化。 類彆特徵編碼： 獨熱編碼（One-Hot Encoding）。 標簽編碼（Label Encoding）。 目標編碼（Target Encoding）。 文本數據預處理： 分詞（Tokenization）。 去除停用詞（Stop Words Removal）。 詞乾提取（Stemming）與詞形還原（Lemmatization）。 詞嚮量錶示（Word Embeddings）： Word2Vec, GloVe, FastText等（介紹概念）。 圖像數據增強（Data Augmentation）： 幾何變換： 鏇轉、縮放、平移、翻轉。 顔色變換： 亮度、對比度、飽和度調整。 裁剪與填充。 Cutout, Mixup等高級增強技術。 9.4 數據加載與迭代器 框架提供的數據加載工具： `tf.data.Dataset`, `torch.utils.data.DataLoader`。 批量處理（Batching）。 打亂數據（Shuffling）。 多綫程/多進程數據加載。 9.5 數據集管理策略 版本控製（Data Versioning）。 數據湖與數據倉庫（概念性介紹）。 第十章：模型部署與應用 將訓練好的神經網絡模型集成到實際應用中是實現其價值的關鍵。本章將介紹模型部署的常見策略和技術。 10.1 模型序列化與保存 框架模型保存格式： SavedModel (TensorFlow), .pth/.pt (PyTorch), ONNX。 權重保存與加載。 10.2 部署環境的多樣性 服務器端部署： RESTful API： 使用Flask, Django, FastAPI等框架構建推理服務。 TensorFlow Serving, TorchServe： 專門為模型服務設計的框架。 移動端部署： TensorFlow Lite： 用於Android和iOS設備。 PyTorch Mobile： 跨平颱移動部署。 Core ML (Apple)： iOS平颱的高性能機器學習框架。 嵌入式設備部署： TensorRT (NVIDIA)： 針對NVIDIA GPU進行優化。 OpenVINO (Intel)： 針對Intel硬件進行優化。 微控製器（Microcontrollers）： TensorFlow Lite for Microcontrollers。 10.3 模型優化與推理加速 模型量化（Quantization）： 降低精度以加速推理。 模型剪枝（Pruning）： 移除不必要的參數。 圖優化（Graph Optimization）： 消除冗餘操作，閤並算子。 硬件加速： 利用GPU、TPU、NPU等專用硬件。 10.4 實際應用場景示例 Web應用集成： 在網站上實現圖像識彆、文本分析等功能。 智能手機應用： 相機濾鏡、語音助手、AR應用。 物聯網設備： 邊緣計算中的智能感知。 自動駕駛係統： 實時感知與決策。 10.5 模型監控與更新 性能監控： 實時跟蹤模型在生産環境中的錶現。 數據漂移（Data Drift）與概念漂移（Concept Drift）檢測。 模型再訓練與迭代更新策略。 第十一章：神經網絡的倫理與安全考量 隨著神經網絡技術的廣泛應用，其潛在的倫理和社會影響也日益受到關注。本章將探討神經網絡相關的倫理問題和安全挑戰。 11.1 偏見與公平性（Bias and Fairness） 數據偏見： 訓練數據中的固有偏見如何傳遞到模型中。 算法偏見： 模型本身設計可能引入的偏見。 公平性度量： 如何評估模型在不同群體上的公平性（如人口統計學平等）。 緩解偏見的技術： 數據預處理、算法層麵的公平性約束。 11.2 可解釋性與透明度（Explainability and Transparency） “黑箱”問題： 深度學習模型決策過程難以理解。 可解釋性方法： LIME, SHAP, Grad-CAM等技術，用於解釋模型預測。 模型透明度的重要性： 在醫療、金融等關鍵領域的應用。 11.3 隱私保護（Privacy Protection） 數據泄露風險： 模型訓練過程中可能暴露敏感信息。 差分隱私（Differential Privacy）： 通過添加噪聲來保護個體數據隱私。 聯邦學習（Federated Learning）： 在不共享原始數據的情況下進行模型訓練。 11.4 安全性與魯棒性（Security and Robustness） 對抗性攻擊（Adversarial Attacks）： 惡意構造輸入以欺騙模型。 對抗樣本的生成原理。 對抗訓練（Adversarial Training）作為防禦策略。 模型竊取（Model Stealing）： 攻擊者通過查詢模型來復製其功能。 數據投毒（Data Poisoning）： 在訓練數據中注入惡意樣本。 11.5 責任歸屬與監管 AI決策的責任主體。 AI監管框架與政策的演進。 負責任的AI開發與應用。 附錄 附錄A：常用數學公式匯總 附錄B：神經網絡術語錶 附錄C：常見問題解答（FAQ） 本書力求以係統、詳實的態度，帶領讀者從理論的殿堂走嚮實踐的舞颱，掌握神經網絡的精髓，並能自信地將其應用於解決現實世界的各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在機器學習領域摸爬滾打多年的工程師，我一直在尋找一本既能深入剖析神經網絡底層原理，又能指導實際工程應用的深度好書。市麵上不乏理論派的巨著，它們在數學推導和算法證明上做得非常齣色，但對於如何將這些復雜的理論落地到實際的工程項目，往往語焉不詳。反過來，一些實踐性的書籍又過於關注API的調用，對理論的講解點到為止，讓人無法真正理解算法背後的邏輯，也難以應對模型失效或需要優化時的復雜情況。而《麵嚮MATLAB工具箱的神經網絡理論與應用》這個書名，則在我心中點燃瞭一絲希望。MATLAB在工程領域的用戶基礎龐大，其強大的矩陣運算能力和豐富的工具箱，為實現復雜的算法提供瞭便利。我期待這本書能夠在這兩者之間找到一個絕佳的平衡點：既能紮實地講解神經網絡的核心理論，如反嚮傳播、激活函數、損失函數、優化器等，又能細緻地展示如何在MATLAB環境中，利用其特有的工具箱，高效地實現這些理論。我尤其關注書中是否能夠深入講解如何利用MATLAB的深度學習工具箱來構建、訓練和調優各種神經網絡模型，例如，是否會講解如何利用GPU加速訓練，如何進行超參數尋優，以及如何評估模型的性能。如果書中還能包含一些工業界常見的應用場景，並給齣詳細的MATLAB實現方案，那將是我夢寐以求的學習材料，能夠幫助我將理論知識轉化為解決實際工程問題的能力，提升工作效率和模型性能。

評分☆☆☆☆☆

終於拿到這本《麵嚮MATLAB工具箱的神經網絡理論與應用》瞭，我是一名剛剛踏入人工智能領域的學生，對神經網絡充滿瞭好奇，但又苦於沒有一個清晰的係統性學習路徑。市麵上有很多關於神經網絡的書籍，但大多理論過於抽象，與實際操作脫節，看的時候覺得雲裏霧裏，真正動手寫代碼的時候又無從下手。我聽說這本書的特色是緊密結閤MATLAB工具箱，這對我來說簡直是福音！我一直覺得，理論的學習一定要與實踐相結閤，纔能真正理解其精髓。MATLAB在工程和科學計算領域有著廣泛的應用，如果能將神經網絡的學習與MATLAB這樣一個強大的平颱結閤起來，那將極大地降低學習的門檻，也更容易讓我體會到神經網絡在解決實際問題中的魅力。我特彆期待書中能夠詳細介紹如何在MATLAB中構建、訓練和部署各種類型的神經網絡，比如CNN、RNN、LSTM等等。希望它能提供大量清晰的代碼示例，讓我能夠一步步跟著操作，而不是僅僅停留在概念層麵。我還想知道，書中是否會講解一些經典的神經網絡模型，以及它們在不同領域的應用案例，比如圖像識彆、自然語言處理、時間序列預測等。如果能有這些內容，那這本書對我的幫助將是巨大的，它將是我打開AI世界大門的鑰匙，讓我能夠更快地將理論知識轉化為實踐能力，為我未來的學習和研究打下堅實的基礎。我非常迫切地希望能夠開始閱讀這本書，並通過實踐來加深對神經網絡的理解。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對前沿科技充滿好奇心的愛好者，我一直被神經網絡的神奇能力所吸引，特彆是它們在模仿人類智能方麵的潛力。然而，市麵上大多數關於神經網絡的書籍，要麼是學術論文的集閤，要麼是過於籠統的科普讀物，都難以讓我這個非專業背景的人真正理解其內在的邏輯和實現細節。《麵嚮MATLAB工具箱的神經網絡理論與應用》這個書名，讓我眼前一亮。我之前聽說過MATLAB在科學計算和工程領域非常強大，但對其在人工智能方麵的應用瞭解不多。我非常希望這本書能夠以一種易於理解的方式，從最基本的概念入手，嚮我介紹神經網絡的起源、發展以及各種主流的網絡架構，例如前饋神經網絡、捲積神經網絡、循環神經網絡等。更重要的是，我期待書中能夠非常具體地展示如何利用MATLAB提供的工具和函數，一步步地構建、訓練和測試這些神經網絡模型。如果書中能夠包含大量的可視化圖示，以及清晰的代碼示例，讓我能夠通過運行代碼來觀察模型的學習過程和結果，那我將感到非常興奮。我尤其想知道，這本書是否會涉及一些實際的應用案例，比如如何用MATLAB構建一個能夠識彆手寫數字的神經網絡，或者一個能夠進行簡單文本分類的係統。如果能通過這樣的實例來學習，我將更容易理解神經網絡的強大之處，並且能夠親身體驗到人工智能的魅力，這對我來說將是一次非常愉快的學習體驗。

評分☆☆☆☆☆

我是一名來自軟件工程背景的開發者，對人工智能領域的新興技術充滿熱情，特彆是神經網絡在自動化和智能化方麵的巨大潛力。在工作中，我經常需要將各種算法集成到實際的軟件産品中，而理解算法的運行機製並高效地實現它們，是關鍵的挑戰。《麵嚮MATLAB工具箱的神經網絡理論與應用》這本書，聽起來正是我所需要的。MATLAB以其易用性和強大的工程能力而聞名，如果它能夠提供一套完整的、可操作的神經網絡開發流程，那將極大地加速我的學習和應用進程。我非常想瞭解書中是否會從基礎齣發，詳細講解神經網絡的基本構成單元，例如神經元模型、權重、偏置以及激活函數的工作原理，並通過MATLAB的代碼示例來演示如何構建這些基本單元。我更關注的是，書中是否會涵蓋如何利用MATLAB的現有工具箱，如神經網絡工具箱（Neural Network Toolbox）或者深度學習工具箱（Deep Learning Toolbox），來設計和實現各種復雜的神經網絡結構，例如捲積神經網絡（CNN）用於圖像識彆，循環神經網絡（RNN）及其變種（如LSTM、GRU）用於序列數據處理。此外，我非常期待書中能夠講解模型訓練的整個生命周期，包括數據預處理、模型構建、損失函數選擇、優化器配置、訓練過程監控以及模型評估和調優等，並提供清晰的MATLAB代碼實現。這本書的價值在於，它能夠彌閤理論與實踐之間的鴻溝，讓我能夠快速地將學到的知識應用到實際的軟件開發項目中，提升産品的智能化水平。

評分☆☆☆☆☆

我是一名長期緻力於數據科學研究的學者，近年來，神經網絡的飛速發展極大地拓展瞭我們研究的邊界。然而，在實際的研究工作中，將前沿的神經網絡理論轉化為有效的模型，並將其高效地應用於海量數據分析，常常麵臨技術上的挑戰。《麵嚮MATLAB工具箱的神經網絡理論與應用》這個書名，引起瞭我極大的興趣。我一直認為，理論的突破離不開強大的工具支撐，而MATLAB作為一款在科學計算領域久負盛名的軟件，其強大的矩陣處理能力和靈活的編程接口，非常適閤實現復雜的數學模型。我非常希望這本書能夠深入探討神經網絡的理論基石，例如，在概率圖模型、統計學習理論以及信息論等方麵的深刻聯係，並在此基礎上，詳細闡述如何利用MATLAB工具箱將這些抽象的理論轉化為可執行的代碼。我期待書中能夠提供針對不同應用場景的神經網絡架構設計策略，例如，在處理高維稀疏數據時，如何選擇和優化閤適的網絡結構；在進行時間序列分析時，如何有效地利用循環神經網絡或Transformer模型。更重要的是，我希望能看到書中如何利用MATLAB的各種函數和工具，例如，利用其強大的可視化功能來理解模型的訓練過程和決策邊界，利用其優化的算法庫來加速模型的訓練和推理。如果書中還能涉及一些前沿的研究方嚮，例如，可解釋性AI、生成式對抗網絡（GANs）在 MATLAB中的實現，那將對我當前的研究項目産生極大的啓發和推動作用。

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正版，優惠

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內容沒細看，版本太老瞭，matlab7的，2008年齣版的，而且，基本沒工具箱啥事～～

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好好學習，天天嚮上··

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發貨快，很很滿意，下次還來買。

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這本感覺還可以，結閤的實例比較多，是中科大那邊人編的，比那些各種入門到精通係列的好

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這個書 注重基礎 有代碼 總體難易程度較好編排 推薦

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不錯

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多看書，學無止境，買瞭n本matlab瞭

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用的著就很好，看你是不是喜歡啃骨頭瞭