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MATLAB技术联盟，刘冰，郭海霞 著

图书标签:

• MATLAB
• 神经网络
• 深度学习
• 机器学习
• 模式识别
• 算法
• 仿真
• 案例
• 实用
• 教程

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115349484

版次：01

商品编码：11457864

品牌：异步图书

包装：平装

丛书名： 工程软件应用详解

开本：16开

出版时间：2014-05-01

页数：463

正文语种：中文

内容简介

　　《MATLAB神经网络超级学习手册》以新近推出的MATLAB R2013a神经网络工具箱为基础，系统全面地介绍了神经网络的各种概念和应用。《MATLAB神经网络超级学习手册》按逻辑编排，自始至终采用实例描述；内容完整且每章相对独立，是一本不可多得的掌握MATLAB神经网络的学习用书。
　　全书共分为16章，从MATLAB简介开始，详细介绍了MATLAB的基础知识、MATLAB程序设计、人工神经网络概述、感知器、线性神经网络、BP神经网络、RBF神经网络、反馈型神经网络、竞争型神经网络、神经网络在Simulink中的应用、神经网络GUI、自定义神经网络及函数等内容。在本书最后，还详细介绍了神经网络在MATLAB中的几种应用方法。
　　《MATLAB神经网络超级学习手册》以神经网络结构为主线，以学习算法为副线，结合各种实例，目的是使读者易看懂、会应用。本书是一本简明介绍MATLAB神经网络设计技能的综合性用书。《MATLAB神经网络超级学习手册》深入浅出，实例引导，讲解详实，既可以作为高等院校理工科的研究生、本科生的教材，也可作为广大科研工程技术人员的参考用书。

内页插图

目录

目　录

第1章　MATLAB简介　1
1．1　MATLAB的发展　1
1．2　MATLAB的特点及应用领域　2
1．3　MATLAB R2013a的安装　3
1．4　MATLAB R2013a的工作环境　5
1．4．1　操作界面简介　5
1．4．2　Workspace(命令窗口)　6
1．4．3　Command History(历史命令窗口)　9
1．4．4　输入变量　11
1．4．5　路径管理　12
1．4．6　搜索路径　13
1．4．7　Workspace(工作空间)　14
1．4．8　变量的编辑命令　15
1．4．9　存取数据文件　17
1．5　MATLAB R2013a的帮助系统　17
1．5．1　纯文本帮助　18
1．5．2　演示帮助　19
1．5．3　帮助导航　21
1．5．4　帮助文件目录窗　22
1．5．5　帮助文件索引窗　22
1．6　本章小结　23

第2章　MATLAB基础　24
2．1　基本概念　24
2．1．1　MATLAB数据类型概述　24
2．1．2　常量与变量　25
2．1．3　标量、向量、矩阵与数组　26
2．1．4　运算符　28
2．1．5　命令、函数、表达式和语句　30
2．2　MATLAB中的数组　31
2．2．1　数组的保存和装载　31
2．2．2　数组索引和寻址　32
2．2．3　数组的扩展和裁剪　34
2．2．4　数组形状的改变　40
2．2．5　数组运算　43
2．2．6　数组的查找　46
2．2．7　数组的排序　47
2．2．8　高维数组的降维操作　48
2．3　曲线拟合　49
2．3．1　多项式拟合　49
2．3．2　加权最小方差(WLS)拟合原理及实例　50
2．4　M文件　52
2．4．1　M文件概述　53
2．4．2　局部变量与全局变量　54
2．4．3　M文件的编辑与运行　55
2．4．4　脚本文件　56
2．4．5　函数文件　57
2．4．6　函数调用　58
2．4．7　M文件调试工具　61
2．4．8　M文件分析工具　63
2．5　本章小结　65

第3章　MATLAB程序设计　66
3．1　MATLAB的程序结构　66
3．1．1　if分支结构　66
3．1．2　switch分支结构　68
3．1．3　while循环结构　68
3．1．4　for循环结构　70
3．2　MATLAB的控制语句　71
3．2．1　continue命令　71
3．2．2　break命令　72
3．2．3　return命令　73
3．2．4　input命令　73
3．2．5　keyboard命令　74
3．2．6　error和warning命令　74
3．3　数据的输入输出　75
3．3．1　键盘输入语句(input)　75
3．3．2　屏幕输出语句(disp)　76
3．3．3　M数据文件的存储/加载(save/load)　76
3．3．4　格式化文本文件的存储/读取(fprintf/fscanf)　76
3．3．5　二进制数据文件的存储/读取(fwrite/fread)　76
3．3．6　数据文件行存储/读取(fgetl/fgets)　77
3．4　MATLAB文件操作　77
3．5　MATLAB程序优化　79
3．5．1　效率优化(时间优化)　79
3．5．2　内存优化(空间优化)　80
3．5．3　编程注意事项　85
3．5．4　几个常用数学方法的算法程序　86
3．6　程序调试　94
3．6．1　程序调试命令　94
3．6．2　程序剖析　95
3．7　本章小结　99

第4章　人工神经网络概述　100
4．1　人工神经网络　100
4．1．1　人工神经网络的发展　100
4．1．2　人工神经网络研究内容　101
4．1．3　人工神经网络研究方向　102
4．1．4　人工神经网络发展趋势　102
4．2　神经元　105
4．2．1　神经元细胞　105
4．2．2　MP模型　106
4．2．3　一般神经元模型　107
4．3　神经网络的结构及学习　108
4．3．1　神经网络结构　108
4．3．2　神经网络学习　110
4．4　MATLAB神经网络工具箱　111
4．4．1　神经网络工具箱函数　112
4．4．2　神经网络工具箱的使用　113
4．5　本章小结　118

第5章　感知器　119
5．1　感知器原理　119
5．1．1　感知器模型　119
5．1．2　感知器初始化　120
5．1．3　感知器学习规则　121
5．1．4　感知器训练　121
5．2　感知器的局限性　122
5．3　感知器工具箱的函数　122
5．4　感知器的MATLAB仿真程序设计　130
5．4．1　单层感知器MATLAB仿真程序设计　130
5．4．2　多层感知器MATLAB仿真程序设计　135
5．5　本章小结　139

第6章　线性神经网络　140
6．1　线性神经网络原理　140
6．1．1　线性神经网络模型　140
6．1．2　线性神经网络初始化　141
6．1．3　线性神经网络学习规则　142
6．1．4　线性神经网络的训练　144
6．2　线性神经网络工具箱函数　147
6．3　线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　153
6．3．1　线性神经网络设计的基本方法　153
6．3．2　线性神经网络的设计　153
6．4　本章小结　158

第7章　BP神经网络　159
7．1　BP神经网络原理　159
7．1．1　BP神经网络模型　159
7．1．2　BP神经网络算法　161
7．1．3　BP神经网络的训练　164
7．1．4　BP神经网络功能　167
7．2　网络的设计　167
7．2．1　网络的层数　167
7．2．2　隐含层的神经元数　168
7．2．3　初始权值的选取　168
7．2．4　学习速率　168
7．3　BP神经网络工具箱函数　168
7．4　BP神经网络的工程应用　173
7．4．1　BP网络在函数逼近中的应用　173
7．4．2　nntool神经网络工具箱的应用　181
7．4．3　BP神经网络在语音特征信号分类中的应用　184
7．4．4　BP神经网络的非线性函数拟合应用　190
7．5　本章小结　193

第8章　RBF神经网络　194
8．1　RBF网络模型　194
8．1．1　RBF神经网络模型　194
8．1．2　RBF网络的工作原理　195
8．1．3　RBF神经网络的具体实现　196
8．2　RBF神经网络的学习算法　196
8．3　RBF网络工具箱函数　198
8．3．1　RBF工具箱函数　198
8．3．2　转换函数　200
8．3．3　传递函数　201
8．4　基于RBF网络的非线性滤波　202
8．4．1　非线性滤波　202
8．4．2　RBF神经网络用于非线性滤波　202
8．5　RBF网络MATLAB应用实例　207
8．6　本章小结　216

第9章　反馈型神经网络　217
9．1　反馈型神经网络的基本概念　217
9．2　Hopfield网络模型　219
9．2．1　Hopfield网络模型　220
9．2．2　状态轨迹　221
9．2．3　状态轨迹发散　221
9．3　Hopfield网络工具箱函数　222
9．3．1　Hopfield网络创建函数　223
9．3．2　Hopfield网络传递函数　227
9．4　离散型Hopfield网络　228
9．4．1　DHNN模型结构　228
9．4．2　联想记忆　229
9．4．3　DHNN的海布(Hebb)学习规则　232
9．4．4　DHNN权值设计的其他方法　233
9．5　连续型Hopfield网络　235
9．6　Elman网络　242
9．6．1　Elman网络结构　243
9．6．2　Elman网络创建函数　243
9．6．3　Elman网络的工程应用　245
9．7　本章小结　252

第10章　竞争型神经网络　253
10．1　自组织型竞争神经网络　253
10．1．1　几种联想学习规则　253
10．1．2　网络结构　258
10．1．3　自组织神经网络的原理　260
10．1．4　竞争学习规则　265
10．1．5　竞争网络的训练过程　265
10．2　自组织特征映射神经网络　266
10．2．1　自组织特征映射神经网络拓扑结构　267
10．2．2　SOM权值调整域　268
10．2．3　SOM网络运行原理　269
10．2．4　网络的训练过程　270
10．3　自适应共振理论神经网络　272
10．3．1　自适应共振理论神经网络概述　272
10．3．2　ART网络的结构及特点　272
10．4　学习向量量化神经网络　273
10．4．1　LVQ神经网络结构　273
10．4．2　LVQ神经网络算法　274
10．5　竞争型神经网络工具箱函数　274
10．6　竞争型神经网络的应用　286
10．7　本章小结　294

第11章　神经网络的Simulink应用　295
11．1　基于Simulink的神经网络模块　295
11．1．1　神经网络模块　295
11．1．2　模块的生成　302
11．2　基于Simulink的神经网络控制系统　306
11．2．1　神经网络模型预测控制　307
11．2．2　反馈线性化控制　310
11．2．3　模型参考控制　313
11．3　本章小结　315

第12章　神经网络GUI　316
12．1　GUI简介　316
12．1．1　GUI设计工具　316
12．1．2　启动GUIDE　318
12．1．3　添加控件组件　319
12．1．4　设置控件组件的属性　322
12．1．5　编写相应的程序代码　326
12．1．6　GUIDE创建GUI的注意事项　331
12．1．7　定制标准菜单　333
12．2　神经网络GUI　334
12．2．1　常规神经网络GUI　334
12．2．2　神经网络拟合GUI　339
12．2．3　神经网络模式识别GUI　346
12．2．4　神经网络聚类GUI　351
12．3　GUI数据操作　358
12．3．1　从Workspace导入数据到GUI　358
12．3．2　从GUI中导出数据到Workspace　360
12．3．3　数据的存储和读取　363
12．3．4　数据的删除　365
12．4　本章小结　365

第13章　自定义神经网络及函数　366
13．1　自定义神经网络　366
13．1．1　网络的创建　367
13．1．2　网络的初始化、训练和仿真　382
13．2　自定义函数　386
13．2．1　初始化函数　386
13．2．2　学习函数　387
13．2．3　仿真函数　389
13．3　本章小结　390

第14章　随机神经网络　391
14．1　随机神经网络的基本思想　391
14．2　模拟退火算法　392
14．2．1　模拟退火算法的原理　393
14．2．2　模拟退火算法用于组合优化问题　394
14．2．3　退火算法的参数控制　395
14．3　Boltzmann机　396
14．3．1　Boltzmann机的网络结构　396
14．3．2　Boltzmann机的工作原理　398
14．3．3　Boltzmann机的运行步骤　399
14．3．4　Boltzmann机的学习规则　400
14．3．5　Boltzmann机的改进　401
14．4　随机神经网络的应用　404
14．5　本章小结　407

第15章　神经网络基础运用　408
15．1　感知器神经网络的应用　408
15．2　线性神经网络的应用　409
15．3　BP神经网络的应用　411
15．4　RBF神经网络的应用　413
15．5　本章小结　415

第16章　神经网络综合运用　416
16．1　BP神经网络的应用　416
16．1．1　数据拟合　416
16．1．2　数据预测　423
16．1．3　函数逼近　429
16．2　PID神经网络控制　433
16．3　遗传算法优化神经网络　441
16．4　模糊神经网络控制　447
16．5　概率神经网络分类预测　456
16．6　本章小结　460

附录　461
参考文献　463

前言/序言

《深度学习与模式识别：理论、实践与前沿探索》 内容简介 本书旨在为广大读者提供一个全面、深入的学习平台，探索深度学习与模式识别这一激动人心的交叉领域。我们不仅会梳理其核心理论基础，更会着重于实际应用与前沿技术的剖析，力求使读者在掌握基本概念的同时，也能洞悉行业发展脉搏。本书内容详实，结构严谨，既适合初学者系统入门，也能够为有经验的研究者和实践者提供新的视角和启发。 第一部分：模式识别的基石与演进 在本书的第一部分，我们将从模式识别的基本概念和发展历程入手，为深入理解深度学习奠定坚实基础。 模式识别的定义与重要性： 我们将首先界定什么是模式识别，以及它在人工智能、数据科学等领域扮演的关键角色。从图像识别、语音识别到文本分析，模式识别技术无处不在，其重要性不言而喻。 传统模式识别方法回顾： 在深度学习兴起之前，许多经典模式识别算法已经取得了显著成就。我们将对这些方法进行回顾，例如： 基于统计学的方法： 包括贝叶斯分类器、最大似然估计、最小二乘法等。这些方法通过对数据分布的建模来进行分类和识别。 基于句法的方法： 侧重于从数据的结构化表示（如语法树）来识别模式，在某些特定领域，如手写字符识别，有着独特的优势。 基于机器学习的方法： 介绍如支持向量机（SVM）、决策树、K近邻（KNN）等经典监督和无监督学习算法。我们将详细阐述它们的原理、优缺点以及适用场景。 特征工程的重要性： 在传统模式识别中，特征工程是至关重要的一环。我们将深入探讨如何手动提取、选择和转换原始数据中的有效特征，以提高模型的性能。这包括了降维技术（如PCA）、特征选择方法以及特征构造的策略。 评估指标与方法： 准确评估模式识别模型的性能是必不可少的。本书将详细介绍各种常用的评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等，并讨论交叉验证、留出法等模型评估策略。 第二部分：深度学习的理论框架与核心模型 第二部分将转向深度学习的核心，深入剖析其理论基础和关键模型。 人工神经网络基础： 神经元模型： 从最基本的感知机模型开始，讲解激活函数（Sigmoid, Tanh, ReLU等）的作用和选择。 前馈神经网络（FNN）： 介绍多层感知机（MLP）的结构，理解其如何通过多层非线性变换来学习复杂的输入-输出映射。 反向传播算法： 详细阐述反向传播算法的原理，包括链式法则的应用，以及如何利用梯度下降优化网络参数，实现模型的训练。 卷积神经网络（CNN）： CNN的起源与优势： 介绍CNN在图像处理领域取得突破性进展的原因，重点在于其对空间层次结构的有效捕捉。 关键层级： 深入讲解卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）的原理、作用以及参数共享机制。 经典CNN架构： 分析LeNet-5, AlexNet, VGGNet, GoogLeNet (Inception), ResNet等里程碑式的CNN架构，理解它们的设计思想和技术创新。 CNN的应用： 探讨CNN在图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别等领域的广泛应用。 循环神经网络（RNN）： RNN的原理： 解释RNN如何处理序列数据，以及其“记忆”机制的核心思想。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）： 详细阐述LSTM和GRU的内部结构（门控机制），以及它们如何解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，有效地捕捉长期依赖关系。 RNN的应用： 聚焦RNN在自然语言处理（NLP）领域的应用，如机器翻译、文本生成、情感分析、语音识别等。 注意力机制（Attention Mechanism）： 注意力机制的必要性： 解释在处理长序列或复杂关系时，传统RNN/CNN的局限性，以及注意力机制如何解决这些问题。 不同类型的注意力： 介绍自注意力（Self-Attention）机制，以及它在Transformer模型中的核心地位。 Transformer模型： 详细解析Transformer的Encoder-Decoder架构，以及其在NLP领域带来的革命性影响。 生成对抗网络（GAN）： GAN的基本原理： 介绍生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程，以及它们如何相互促进，生成逼真的数据。 GAN的变种与应用： 探讨DCGAN, StyleGAN, CycleGAN等主流GAN模型，以及GAN在图像生成、风格迁移、超分辨率等领域的强大能力。 第三部分：深度学习的实践技术与优化策略 第三部分将聚焦于深度学习的实践操作，提供实用的技术指南和优化方法。 数据预处理与增强： 数据清洗与格式化： 讲解如何处理缺失值、异常值，以及将不同格式的数据统一。 数据增强技术： 介绍在图像、文本等数据上进行增强的常用方法，以扩充数据集、提高模型泛化能力。 模型训练与调优： 选择合适的框架： 介绍TensorFlow, PyTorch等主流深度学习框架，并讨论其优缺点。 损失函数（Loss Function）的选择： 讨论不同任务适用的损失函数，如交叉熵、均方误差等。 优化器（Optimizer）的选择： 详细介绍SGD, Adam, RMSprop等优化算法，以及它们的更新机制。 学习率调度（Learning Rate Scheduling）： 讲解如何动态调整学习率，加速训练并避免局部最优。 正则化技术： 介绍L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization等防止过拟合的关键技术。 超参数调优（Hyperparameter Tuning）： 讨论网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数搜索方法。 模型评估与部署： 深入分析模型性能： 结合第一部分介绍的评估指标，深入分析训练好的模型是否存在过拟合、欠拟合等问题。 模型可视化技术： 介绍如何可视化模型的权重、激活值、特征图等，以理解模型的内部工作机制。 模型压缩与加速： 讨论模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术，以减小模型体积、提高推理速度，适应部署需求。 模型部署策略： 介绍将训练好的模型部署到服务器、移动端、嵌入式设备等不同平台的方法。 第四部分：前沿探索与未来展望 本书的最后部分将带领读者走进深度学习与模式识别的最新研究领域，展望未来的发展方向。 迁移学习（Transfer Learning）与领域自适应（Domain Adaptation）： 探讨如何利用预训练模型，在数据量不足的情况下快速适应新任务或新领域。 少样本学习（Few-Shot Learning）与零样本学习（Zero-Shot Learning）： 研究如何在仅有少量甚至没有标注样本的情况下，训练出有效的模型。 图神经网络（GNN）： 介绍GNN如何处理图结构数据，以及其在社交网络分析、分子性质预测等领域的应用。 可解释性AI（Explainable AI, XAI）： 讨论如何理解和解释深度学习模型的决策过程，增强模型的可信度。 强化学习（Reinforcement Learning）与深度强化学习（Deep RL）： 简要介绍RL的基本概念，以及深度学习如何赋能RL，在游戏、机器人控制等领域取得突破。 多模态学习（Multimodal Learning）： 探索如何融合来自不同模态（如文本、图像、音频）的信息，构建更强大的模型。 伦理与安全考量： 探讨深度学习在实际应用中可能带来的伦理挑战，如偏见、隐私泄露、安全漏洞等，并提出相应的应对策略。 行业应用案例分析： 结合医疗、金融、自动驾驶、工业制造等多个行业，深入剖析深度学习与模式识别技术的实际应用案例，展示其带来的巨大价值。 目标读者 本书适合以下人群： 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的在校学生（本科生、研究生）。 希望系统学习和掌握深度学习与模式识别技术的科研人员。 从事数据科学、算法工程师、机器学习工程师等工作的专业人士。 希望将深度学习技术应用于实际业务场景的企业开发者和技术管理者。 对计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域有浓厚兴趣的爱好者。 总结 《深度学习与模式识别：理论、实践与前沿探索》力求成为一本集理论深度、实践指导与前沿视野于一体的权威参考书。通过本书的学习，读者将能够建立起对深度学习与模式识别的全面认识，掌握核心技术，并为未来的学习和研究打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在实际工作中需要处理大量图像数据的工程师，长期以来，我都希望能将深度学习技术应用到我的项目里，但苦于没有找到合适的入门教材。《MATLAB神经网络超级学习手册》的出现，可以说为我指明了一条清晰的道路。这本书的特色在于，它不仅仅停留在理论的讲解，而是将大量的篇幅投入到实际操作和案例分析上。例如，在讲解迁移学习的部分，作者详细介绍了如何利用预训练的CNN模型（如AlexNet, VGG, ResNet）来加速图像分类任务的开发，并且提供了完整的MATLAB代码，可以快速地将这些模型应用到我自己的数据集上。更让我惊喜的是，书中还涉及了数据增强技术，比如随机裁剪、翻转、亮度调整等，这些都是在实际应用中提升模型泛化能力的关键。作者还非常细致地讲解了如何评估模型的性能，包括精确率、召回率、F1分数以及混淆矩阵等，并指导读者如何在MATLAB中生成和解读这些指标。这使得我不仅能构建模型，更能科学地衡量模型的优劣，从而做出更明智的调整。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是“深入浅出”的完美结合。它没有因为追求“超级学习”而牺牲掉理论的严谨性，也没有因为讲解复杂的算法而变得枯燥乏味。作者的语言风格非常具有启发性，他善于用类比和形象的比喻来解释抽象的概念，比如将神经网络的比喻成一个“黑箱”，将权重比喻成“连接的强度”，将偏置比喻成“激活的阈值”。这些生动的描述，使得我在阅读过程中一点也不会感到疲惫。我特别喜欢书中关于反向传播算法的讲解，作者花了相当多的篇幅来详细推导梯度计算过程，并且用图示的方式清晰地展示了误差是如何一层一层地向前传播并更新权重的。这种深入骨髓的讲解，让我彻底理解了神经网络学习的底层逻辑。同时，书中还提供了大量的实战项目，从简单的手写数字识别，到更复杂的图像分割和自然语言处理任务，每一个项目都包含了完整的代码实现和详细的步骤说明，让我能够边学边做，快速掌握神经网络的应用技巧。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己仿佛拥有了一把解锁人工智能奥秘的金钥匙。我一直以为神经网络是高不可攀的学科，但这本书的作者却用一种非常接地气的方式，将复杂的概念一一拆解。它不是那种堆砌晦涩术语的书，而是真正站在读者的角度，去思考读者可能遇到的困惑，并提前给出解答。我记得在学习卷积神经网络（CNN）的部分，作者花了相当大的篇幅来讲解池化层的作用，以及不同类型的池化（最大池化、平均池化）对特征提取的影响。这部分内容如果只是看文字，可能还是会有些模糊，但作者紧随其后的MATLAB代码示例，通过可视化手段直观地展示了不同池化操作对图像特征的压缩和保留效果，简直是醍醐灌顶。同样，在讲解循环神经网络（RNN）时，作者并没有止步于简单的序列建模，而是深入探讨了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何解决梯度消失问题，并且详细演示了如何在MATLAB中使用这些模型来处理时间序列数据，比如股票价格预测。这种从理论到实践的无缝衔接，让我觉得学习过程充满成就感，也极大地增强了我继续深入探索这个领域的信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书无疑是我近期学习生涯中最具颠覆性的体验之一。作为一名一直对人工智能，特别是深度学习领域抱有浓厚兴趣但又缺乏系统指导的自学者，我曾经尝试过阅读大量的在线教程、零散的博客文章，甚至是官方文档，但总感觉像是零散的碎片，难以拼凑成一幅完整的图景。直到我偶然间发现了这本《MATLAB神经网络超级学习手册》。从第一章开始，作者就以一种极其清晰且循序渐进的方式，将神经网络的理论基础，从最基本的感知机模型，逐步深入到多层前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等复杂模型。每一部分的讲解都配以生动的数学公式推导，但更重要的是，它紧接着提供了可以直接在MATLAB环境中运行的代码示例。这些代码不仅实现了理论的落地，更重要的是，它们的设计思路和模块化处理方式，让我这个初学者也能窥探到高级应用的冰山一角。我尤其欣赏作者在讲解每个模型时，都会详细分析其在不同应用场景下的优缺点，以及如何通过调整网络结构、激活函数、优化器等超参数来达到最佳性能。这种“知其然，更知其所以然”的教学方法，让我不再是单纯的“代码搬运工”，而是真正理解了神经网络的“黑箱”是如何运作的。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在接触这本书之前，我对MATLAB在神经网络领域的应用并没有太高的期待，我习惯了Python生态中的TensorFlow和PyTorch。然而，《MATLAB神经网络超级学习手册》彻底改变了我的看法。这本书的作者展现了MATLAB在神经网络开发上的强大实力和便捷性。我尤其欣赏的是，书中对神经网络训练过程的可视化和调试工具的使用讲解。MATLAB内置的深度学习可视化工具，能够非常直观地展示网络的层级结构、权重分布、激活值等，这对于理解模型的内部运作机制至关重要。书中还详细介绍了如何利用MATLAB的性能分析工具来找出训练过程中的瓶颈，以及如何对模型进行优化。此外，作者还涵盖了如何构建自定义层、定义损失函数，以及如何利用GPU进行加速训练等高级话题。这些内容让我觉得，MATLAB不仅是一个强大的数值计算平台，更是构建和部署复杂神经网络应用的理想环境。

评分☆☆☆☆☆

作为基本学习书还是可以的

评分☆☆☆☆☆

书挺好的，内容不错。。。

评分☆☆☆☆☆

学习中～ 附上源代码的电子版

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纸质不错，送货速度快，是正品，值得推荐

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作者还出版商专业度极差，错字连篇，内容也是粗制乱造，没有一点价值。

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地址：北京市怀柔区怀北镇怀北庄中国科学院大学雁栖湖校区

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初学者推荐购买。。。。。

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价格实惠，送货速度快，很好！不错的一本书。