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丛爽 著

图书标签:

• MATLAB
• 神经网络
• 深度学习
• 工具箱
• 理论
• 应用
• 模式识别
• 人工智能
• 数值计算
• 工程应用
• 机器学习

出版社： 中国科学技术大学出版社

ISBN：9787312024313

版次：3

商品编码：10084041

包装：平装

开本：16开

出版时间：2009-04-01

用纸：胶版纸

页数：323

字数：412000

正文语种：中文

编辑推荐

　　最主要的特点在于在阐述最典型的人工神经网络理论的基础上，通过MATLAB环境下提供的神经网络工具箱进行例题的演示与应用，从而使得初学者能够直观地通过或图形或训练特性对神经网络的功能及其应用有较深入和透彻的了解，同时也更加有助于问题的解决。

内容简介

　　利用目前国际上流行通用的MATLAB 7.0环境，结合神经网络工具箱4.0.6版本，分别从网络构造、基本原理、学习规则以及训练过程和应用局限性几个方面，通过多层次、多方面的分析与综合，深入浅出地介绍了人工神经网络中的各种典型网络，以及各种不同神经网络之间在原理和特性等方面的不同点与相同点。
　　《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》可作为计算机、电子学、信息科学、通讯以及自动控制等专业的高年级本科生、研究生以及其他专业科技人员学习神经网络或MATLAB环境下神经网络工具箱时的教材或参考书。

目录

第3版前言
第2版前言
前言
第1章 概述
1.1 人工神经网络概念的提出
1.2 神经细胞以及人工神经元的组成
1.3 人工神经网络应用领域
1.4 人工神经网络发展的回顾
1.5 人工神经网络的基本结构与模型
1.5.1 人工神经元的模型
1.5.2 激活转移函数
1.5.3 单层神经元网络模型结构
1.5.4 多层神经网络
1.5.5 递归神经网络
1.6 用MATLAB计算人工神经网络输出
1.7 本章小结
习题
第2章 前向神经网络
2.1 感知器
2.1.1 感知器的网络结构
2.1.2 感知器的图形解释
2.1.3 感知器的学习规则
2.1.4 网络的训练
2.1.5 感知器的局限性
2.1.6 “异或”问题
2.1.7 解决线性可分性限制的办法
2.1.8 本节小结
2.2 自适应线性元件
2.2.1 自适应线性神经元模型和结构
2.2.2 W-H学习规则
2.2.3 网络训练
2.2.4 例题与分析
2.2.5 对比与分析
2.2.6 单步延时线及其自适应滤波器的实现
2.2.7 自适应线性网络的应用
2.2.8 本节小结
2.3 反向传播网络
2.3.1 BP网络模型与结构
2.3.2 BP学习规则
2.3.3 BP网络的训练及其设计过程
2.3.4 BP网络的设计
2.3.5 限制与不足
2.3.6 反向传播法的改进方法
2.3.7 基于数值优化方法的网络训练算法
2.3.8 数值实例对比
2.3.9 本节小结
习题
第3章 递归神经网络
3.1 各种递归神经网络
3.1.1 全局反馈型递归神经网络
3.1.2 前向递归神经网络
3.1.3 混合型网络
3.1.4 本节小结
3.2 全局反馈递归网络
3.2.1 霍普菲尔德网络模型
3.2.2 状态轨迹
3.2.3 离散型霍普菲尔德网络
3.2.4 连续型霍普菲尔德网络
3.2.5 本节小结
3.3 Elman网络
3.3.1 网络结构及其输入输出关系式
3.3.2 修正网络权值的学习算法
3.3.3 稳定性推导
3.3.4 对稳定性结论的分析
3.3.5 对角递归网络稳定时学习速率的确定
3.3.6 本节小结
3.4 对角递归神经网络
3.4.1 网络结构及其输入输出关系式
3.4.2 网络的稳定性分析
3.4.3 进一步的讨论
3.4.4 数值实例
3.4.5 本节小结
3.5 局部递归神经网络
3.5.1 PIDNNC的设计
3.5.2 闭环控制系统稳定性分析
3.5.3 实时在线控制策略的设计步骤
3.5.4 数值应用
3.5.5 本节小结
习题
第4章 局部连接神经网络
4.1 径向基函数网络
4.1.1 径向基函数及其网络分析
4.1.2 网络的训练与设计
4.1.3 广义径向基函数网络
4.1.4 数字应用对比及性能分析
4.1.5 本节小结
4.2 B样条基函数及其网络
4.3 CMAC神经网络
4.3.1 CMAC网络基本结构
4.3.2 CMAC的学习算法
4.4局 部神经网络的性能对比分析
4.4.1 CMAC、B样条和RBF共有的结构特点
4.4.2 CMAC、B样条和RBF的不同之处
4.5 K型局部连接神经网络
4.5.1 网络结构与权值修正法
4.5.2 网络特性分析
4.5.3 数字应用对比及性能分析
4.5.4 本节小结
习题
第5章 自组织竞争神经网络
5.1 几种联想学习规则
5.1.1 内星学习规则
5.1.2 外星学习规则
5.1.3 科荷伦学习规则
5.2 自组织竞争网络
5.2.1 网络结构
5.2.2 竞争学习规则
5.2.3 竞争网络的训练过程
5.3 科荷伦自组织映射网络
5.3.1 科荷伦网络拓扑结构
5.3.2 网络的训练过程
5.4 自适应共振理论
5.4.1 ART-1网络结构
5.4.2 ART-1的运行过程
5.4.3 ART-2神经网络
5.5 本章小结
习题
第6章 随机神经网络
6.1 概述
6.1.1 随机神经网络的发展
6.1.2 GNN模型描述
6.1.3 RNN的学习算法
6.1.4 RNN的应用
6.1.5 其他随机网络
6.1.6 研究前景
6.2 用Boltzmann机求解典型NP优化问题TSP
6.2.1 Boltzmann机网络模型及其权值修正规则
6.2.2 用Boltzmann机网络解TSP
6.2.3 Boltzmann机与Hopfield网络解TSP的对比
6.2.4 本节小结
6.3 随机神经网络算法改进及其应用
6.3.1 DRNN解TSP的参数推导和改进方法
6.3.2 DRNN网络解TSP改进方法的实验对比
6.3.3 本节小结
6.4 采用DRNN网络优化求解的对比研究
6.4.1 DRNN与Hopfield网络求解TSP的理论分析
6.4.2 DRNN与Hopfield网络解TSP的实验对比
6.4.3 本节小结
习题
第7章 面向工具箱的神经网络实际应用
7.1 综述
7.1.1 神经网络技术的选用
7.1.2 神经网络各种模型的应用范围
7.1.3 网络设计的基本原则
7.2 神经网络在控制系统中的应用
7.2.1 反馈线性化
7.2.2 问题的提出
7.2.3 神经网络设计
7.3 利用神经网络进行字母的模式识别
7.3.1 问题的阐述
7.3.2神经网络的设计
7.4 用于字符识别的三种人工神经网络的性能对比
7.4.1 用于字母识别的感知器网络
7.4.2 用于字母识别的霍普菲尔德网络
7.4.3 字母识别实验及其结果分析
附录A MATLAB 7.1神经网络工具箱4.0.6函数一览表
附录B 程序目录
参考文献

精彩书摘

　　第1章 概述
　　1.1 人工神经网络概念的提出
　　人脑是宇宙中已知最复杂、最完善和最有效的信息处理系统，是生物进化的最高产物，是人类智能、思维和情绪等高级精神活动的物质基础，也是人类认识较少的领域之一。长期以来，人们不断地通过神经学、生物学、心理学、认知学、数学、电子学和计算机科学等一系列学科，对神经网络进行分析和研究，企图揭示人脑的工作机理，了解神经系统进行信息处理的本质，并通过对人脑结构及其信息处理方式的研究，利用大脑神经网络的一些特性，设计出具有类似大脑某些功能的智能系统来处理各种信息，解决不同问题。
　　用机器代替人脑的部分劳动是当今科学技术发展的重要标志。计算机就是采用电子元件的组合来完成人脑的某些记忆、计算和判断功能的系统。现代计算机中，每个电子元件的计算速度为纳秒（10-9秒）级，而人脑中每个神经细胞的反应时间只有毫秒（101秒）级。然而在进行诸如记忆回溯、语言理解、直觉推理、图像识别等决策过程中，人脑往往只需要一秒钟左右的时间就可以完成复杂的处理。换句话说，脑神经细胞做出决定需要的运算不超过100步，范德曼（J.A.Feldman）称之为100步程序长度。显然，任何现代串行计算机绝不可能在100步运算中完成类似上述的一些任务。由此人们希望去追求一种新型的信号处理系统，它既有超越人的计算能力，又有类似于人的识别、判断、联想和决策的能力。
　　人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）正是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现某种功能的神经网络。它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。它实际上是一个由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。

前言/序言

　　在《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》第3版中，首先对第2版內容进行了重新整合，将第2版中的感知器、自适应线性元件和反向传播网络这3章合为一章——前向神经网络；然后在第2版的基础之上，增加了最近5年里有关人工神经网络研究中的一些新理论、新进展，包括递归神经网络、局部连接神经网络、随机神经网络及它们的应用等；根据实际应用的情况，在第3版中还删去了第2版中一些不太实用的内容。
　　在结构安排上，第3版沿袭本书前两版的特点：每一章的内容，按照网络构造、基本原理、学习规则、训练过程、应用局限性的顺序进行编排。通过多层次、多方面的分析与综合，深入浅出地阐述了各种不同神经网络在原理、特性等方面的不同点与相同点，使不同层次、不同水平和阶段的读者都能够根据自己的情况了解和掌握人工神经网络的精髓和相应的深度，这使得本书既可以作为教材，也适用于自学。通过增加的最新内容，使得本书作为教材使用时也具有更加多样的可选择性：既可作为本科生教材，也可作为研究生教材；教师可以有重点地选择感兴趣的內容来进行40学时或60学时的教学。
　　在写作上，第3版仍然保持着前两版所具有的特点：虽然是在介绍人工神经网络理论，但叙述尽量做到深入浅出、浅显易懂，通过采用各种方法，包括理论推导，作图解释，不同结构、算法的特点及功能的对比等，使读者更容易掌握和理解。并在阐述人工神经网络理论的基础上，通过MATLAB环境下提供的神经网络工具箱对一些实际应用问题进行求解演示，努力使读者能够采用工具箱中的函数直接设计训练网络，直观地通过图形或训练特性对神经网络的功能及其应用有一个深入和透彻的认识。

深度学习的基石：神经网络理论与工程实践 本书旨在深入浅出地剖析神经网络的核心原理，并提供一套严谨且实用的工程实践指导。我们不仅关注理论的严谨性，更强调其在实际问题解决中的落地能力。通过对神经网络不同模型、算法及相关数学基础的系统性讲解，读者将能够构建坚实的理论认知，为后续更高级的应用打下牢固的基础。 第一部分：神经网络的理论基石 第一章：神经网络的起源与发展 本章将追溯神经网络的萌芽与演进历程，从早期感知机模型的不成熟，到反向传播算法的出现所带来的突破，再到深度学习浪潮的兴起，勾勒出神经网络技术发展的脉络。我们将回顾关键的历史性节点和具有里程碑意义的理论创新，帮助读者理解当前神经网络研究的背景和发展趋势。 1.1 早期神经网络模型：感知机 探讨感知机的结构、工作原理及其局限性（如无法解决XOR问题）。 介绍阈值函数和线性分类的概念。 1.2 反向传播算法的诞生与普及 详细阐述反向传播算法的数学推导，包括损失函数、梯度下降以及链式法则的应用。 分析反向传播算法在解决非线性问题上的重要性。 1.3 神经网络的经典架构回顾 简要介绍多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的早期代表性结构和应用领域。 1.4 深度学习浪潮的驱动因素 讨论大数据、计算能力（GPU）以及算法进步对深度学习发展的推动作用。 展望神经网络未来的发展方向。 第二章：数学基础：理解神经网络的语言 神经网络的强大能力建立在扎实的数学基础之上。本章将梳理并讲解理解神经网络模型和算法所必需的关键数学概念，确保读者具备分析和设计神经网络的能力。 2.1 线性代数 向量与矩阵运算： 讲解向量、矩阵的定义、加法、减法、乘法、转置、求逆等基本运算，以及它们在神经网络中表示输入、权重和输出的作用。 张量： 介绍张量的概念，及其作为多维数据的表示形式在深度学习中的重要性。 特征值与特征向量： 阐述特征值和特征向量在理解数据分布和模型降维中的潜在应用。 范数： 讲解L1、L2范数，以及它们在正则化中的作用。 2.2 微积分 导数与偏导数： 深入讲解导数和偏导数的概念，以及它们在计算梯度时的关键作用。 链式法则： 详细推导并解释链式法则在反向传播算法中的应用，这是理解模型训练的核心。 梯度与Hessian矩阵： 介绍梯度下降、Adam等优化算法的基础，以及Hessian矩阵在二阶优化方法中的作用（虽然本书不重点介绍二阶优化，但提及概念有助于理解）。 积分： 简单提及概率分布中积分的应用，为后续章节铺垫。 2.3 概率论与统计学 概率分布： 介绍常见的概率分布（如高斯分布、伯努利分布），以及它们在模型输出和噪声建模中的应用。 期望、方差、协方差： 讲解这些统计量在描述数据特征和模型性能时的作用。 最大似然估计（MLE）： 介绍MLE作为一种常用的参数估计方法，及其在训练神经网络中的原理。 贝叶斯定理： 阐述贝叶斯定理及其在概率模型和推理中的应用。 信息论基础： 简单介绍熵、交叉熵等概念，为理解损失函数和模型评估提供理论支持。 第三章：单层与多层感知机 本章将从最基本的神经网络单元——感知机入手，逐步过渡到能够处理复杂问题的多层感知机，为理解更复杂的深度学习模型奠定基础。 3.1 感知机模型详解 结构与激活函数： 介绍感知机的输入、权重、偏置和激活函数（如阶跃函数、sigmoid函数）的构成。 工作原理： 详细说明感知机如何接收输入，进行加权求和，并通过激活函数产生输出。 学习算法： 讲解感知机学习规则，理解其如何通过迭代调整权重来达到分类目的。 局限性分析： 深入分析单层感知机只能解决线性可分问题的根本原因。 3.2 多层感知机（MLP）的构建 网络结构： 介绍MLP的输入层、隐藏层和输出层的组织方式。 激活函数的选择： 详细讨论Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种（Leaky ReLU, ELU）等激活函数在MLP中的作用、优点和缺点。 前向传播过程： 演示数据如何通过MLP从输入层传递到输出层，并生成预测结果。 反向传播算法在MLP中的应用： 结合反向传播算法，详细讲解MLP的权重更新过程。 万能逼近定理： 阐述MLP的理论能力——一个具有足够多隐藏单元的MLP可以逼近任意连续函数。 3.3 MLP的训练与优化 损失函数： 讲解均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等损失函数的原理及其适用场景。 梯度下降算法： 详细介绍批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）及其变种（Mini-batch SGD）的区别和优劣。 优化器： 介绍Momentum、Adagrad、RMSprop、Adam等先进优化器，并分析它们如何加速和稳定模型训练。 学习率的调整： 讨论学习率衰减策略的重要性。 3.4 MLP的应用案例 回归问题： 演示MLP如何用于预测连续数值，如房价预测、股票价格预测。 分类问题： 演示MLP如何用于二分类和多分类问题，如手写数字识别、图像分类（初步）。 第四章：深度学习的核心：深度神经网络（DNN） 本章将深入探讨“深度”的含义，以及深度神经网络（DNN）相较于浅层网络的优势，并介绍构建和训练DNN的关键技术。 4.1 深度网络的优势与挑战 特征学习的层次性： 解释深层网络如何通过多层非线性变换自动学习到不同抽象层次的特征表示。 表示能力的增强： 论述深度网络在处理复杂模式和高维数据时的优越性。 梯度消失与梯度爆炸： 深入分析深度网络训练中常见的梯度问题，以及其产生的根源。 4.2 解决梯度问题的技术 激活函数的改进： 重点介绍ReLU及其变种（Leaky ReLU, PReLU, ELU）如何缓解梯度消失问题。 权重初始化策略： 讲解Xavier（Glorot）初始化和He初始化等策略，及其在防止梯度问题中的作用。 批量归一化（Batch Normalization）： 详细介绍BN层的原理、作用（加速收敛、提高鲁棒性）和实现方式。 残差连接（Residual Connections）： 阐述ResNet的残差块设计，如何通过“跳跃连接”使得网络更容易训练更深层次。 4.3 正则化技术：防止过拟合 L1与L2正则化： 解释L1和L2正则化如何通过惩罚权重来抑制模型复杂度。 Dropout： 详细介绍Dropout机制，及其在训练过程中随机“丢弃”神经元以减少模型协同适应性的原理。 早停法（Early Stopping）： 介绍如何通过监控验证集性能来提前停止训练，避免模型在训练集上过拟合。 数据增强（Data Augmentation）： 讨论如何通过对训练数据进行变换（如旋转、裁剪、翻转）来扩充数据集，提高模型的泛化能力。 4.4 深度网络中的设计模式 全连接层（Fully Connected Layers）： 讨论其作为DNN的基本组成单元。 网络深度与宽度： 分析增加网络深度与宽度的权衡。 构建深层网络的经验法则。 第五章：卷积神经网络（CNN）：洞察图像的利器 本章将聚焦于在计算机视觉领域取得巨大成功的卷积神经网络（CNN），揭示其独特的设计理念和强大的特征提取能力。 5.1 CNN的基本组件 卷积层（Convolutional Layer）： 卷积核（Filter/Kernel）： 介绍卷积核的作用，如何通过滑动提取图像局部特征。 感受野（Receptive Field）： 解释神经元感受野的概念，及其与卷积核大小、步长和填充的关系。 步长（Stride）与填充（Padding）： 讲解它们如何影响输出特征图的大小和边缘信息的保留。 多通道输入与输出： 描述CNN如何处理彩色图像（RGB）和生成多特征通道的输出。 激活函数： 沿用前述激活函数的讨论，强调ReLU在CNN中的普遍应用。 池化层（Pooling Layer）： 最大池化（Max Pooling）与平均池化（Average Pooling）： 介绍它们的原理和作用（降维、减小计算量、增强平移不变性）。 全连接层： 介绍CNN末端使用全连接层进行分类或回归。 5.2 CNN的经典架构 LeNet-5： 回顾其作为早期CNN的里程碑意义，及其结构特点。 AlexNet： 介绍其在ImageNet竞赛中的突破，以及ReLU、Dropout等技术的应用。 VGGNet： 分析其通过堆叠小尺寸卷积核实现的深度网络，强调网络深度的重要性。 GoogLeNet/Inception： 介绍其Inception模块的设计，如何并行提取多尺度特征。 ResNet： 再次强调残差连接在构建极深网络中的关键作用。 5.3 CNN的训练与优化 损失函数： 常用交叉熵损失函数用于分类任务。 优化器： Adam、SGD等优化器在CNN训练中的应用。 数据增强： 详细讲解在图像数据上进行数据增强的具体方法，如随机裁剪、翻转、旋转、颜色抖动等。 5.4 CNN的应用领域 图像分类： 经典应用，识别图像中的物体类别。 目标检测： 识别图像中的目标并框选其位置（如YOLO, Faster R-CNN等基本原理）。 图像分割： 对图像中的每个像素进行分类（如FCN, U-Net等基本原理）。 人脸识别、医学影像分析等。 第六章：循环神经网络（RNN）：理解序列数据的奥秘 本章将深入探讨能够处理序列数据的循环神经网络（RNN），理解其如何通过“记忆”来捕捉序列中的时间依赖关系。 6.1 RNN的基本结构与原理 循环机制： 讲解RNN如何通过内部的循环连接，将前一时刻的隐藏状态传递给当前时刻，形成“记忆”。 时间步（Time Step）： 解释RNN如何按时间顺序处理序列数据。 前向传播： 演示序列数据如何在RNN中进行迭代处理。 隐藏状态（Hidden State）： 讲解隐藏状态的作用，它承载着序列的历史信息。 输出： 解释RNN如何根据当前输入和隐藏状态产生输出。 6.2 RNN的局限性：梯度消失与梯度爆炸 长期依赖问题： 详细分析标准RNN在处理长序列时，早期信息容易丢失，导致无法捕捉长期依赖关系。 数学解释： 通过对RNN权重矩阵的多次连乘，解释梯度在反向传播过程中指数级衰减或增长的现象。 6.3 长短期记忆网络（LSTM） 门控机制（Gating Mechanism）： 遗忘门（Forget Gate）： 介绍如何控制“忘记”旧状态的程度。 输入门（Input Gate）： 介绍如何决定哪些新信息需要被添加到细胞状态中。 输出门（Output Gate）： 介绍如何根据细胞状态生成当前时刻的隐藏状态。 细胞状态（Cell State）： 讲解细胞状态作为LSTM的“长时记忆”通道，如何帮助信息在长序列中流动。 LSTM的结构与前向传播。 6.4 门控循环单元（GRU） 更新门（Update Gate）与重置门（Reset Gate）： 介绍GRU如何通过合并遗忘门和输入门，简化LSTM的结构。 GRU的优势： 参数量少，计算效率高，性能与LSTM相当。 6.5 RNN/LSTM/GRU的应用领域 自然语言处理（NLP）： 文本生成： 创作歌词、诗歌、新闻报道。 机器翻译： 将一种语言翻译成另一种语言。 情感分析： 判断文本的情感倾向。 命名实体识别： 识别文本中的人名、地名、组织名等。 语音识别： 将语音信号转换为文本。 时间序列预测： 股票价格预测、天气预报。 音乐生成。 第七章：模型评估与调优 本章将聚焦于如何科学地评估神经网络模型的性能，并介绍一系列用于改进模型泛化能力和训练效率的调优技术。 7.1 模型性能评估指标 分类任务： 准确率（Accuracy）： 基本的正确预测比例。 精确率（Precision）与召回率（Recall）： 解释它们在不平衡数据集中的重要性。 F1分数（F1-Score）： 精确率和召回率的调和平均。 混淆矩阵（Confusion Matrix）： 直观展示各类别的预测情况。 ROC曲线与AUC： 评估模型在不同阈值下的分类能力。 回归任务： 均方误差（MSE）： 预测值与真实值之差的平方的平均。 均方根误差（RMSE）： MSE的平方根，与原数据单位一致。 平均绝对误差（MAE）： 预测值与真实值之差的绝对值的平均。 R²分数（R-squared）： 衡量模型解释数据方差的能力。 7.2 超参数调优（Hyperparameter Tuning） 学习率（Learning Rate）： 影响收敛速度和模型性能的关键。 批量大小（Batch Size）： 影响训练稳定性和收敛速度。 网络结构参数： 隐藏层数量、每层神经元数量、卷积核大小、步长等。 正则化参数： L1/L2正则化系数、Dropout率。 调优方法： 网格搜索（Grid Search）： 系统地尝试所有可能的超参数组合。 随机搜索（Random Search）： 在超参数空间中随机采样组合，通常比网格搜索更高效。 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）： 利用概率模型指导超参数搜索，更智能高效。 7.3 模型选择与交叉验证 训练集、验证集与测试集： 明确划分各数据集的作用。 K折交叉验证（K-Fold Cross-Validation）： 详细介绍其工作原理，如何更有效地利用数据进行模型评估，减少过拟合。 留一法（Leave-One-Out Cross-Validation）： 极端的K折交叉验证。 7.4 模型压缩与加速 剪枝（Pruning）： 移除模型中冗余的连接或神经元。 量化（Quantization）： 降低模型参数的精度，减少存储和计算量。 知识蒸馏（Knowledge Distillation）： 训练一个小型模型来模仿一个大型模型的行为。 第二部分：神经网络的工程实践 第八章：神经网络框架入门 本章将介绍当前主流的深度学习框架，并提供使用这些框架进行神经网络模型构建、训练和部署的基本指南。 8.1 深度学习框架的概述 TensorFlow： 谷歌开发的开源深度学习框架，以其强大的生态系统和灵活的API著称。 PyTorch： Facebook（Meta）开发的开源深度学习框架，以其动态计算图和易用性受到广泛欢迎。 Keras： 一个高级神经网络API，可以运行在TensorFlow、Theano或CNTK之上，提供更简洁的用户体验。 其他框架简介： 如MXNet, Caffe等。 8.2 基本概念与操作 张量（Tensors）： 在框架中如何定义、操作和管理张量。 计算图（Computational Graphs）： 静态图（TensorFlow 1.x）与动态图（PyTorch, TensorFlow 2.x Eager Execution）的区别与理解。 自动微分（Autograd）： 框架如何自动计算梯度，支持反向传播。 8.3 使用框架构建神经网络模型 定义网络层： 全连接层、卷积层、池化层、RNN层等。 模型Sequential API与Functional API (TensorFlow)： 介绍不同的模型构建方式。 nn.Module (PyTorch)： 介绍PyTorch中模块化的模型构建方法。 定义激活函数、损失函数与优化器。 8.4 模型训练流程 数据加载与预处理： 使用框架提供的数据加载工具（如`tf.data`, `torch.utils.data.DataLoader`）。 定义训练循环： 迭代数据集，进行前向传播，计算损失，执行反向传播，更新权重。 模型评估与保存。 8.5 简单示例：使用框架实现MLP进行MNIST分类 提供清晰的代码示例，演示从数据加载到模型训练的全过程。 第九章：数据预处理与管理 高质量的数据是训练高性能神经网络的前提。本章将讲解数据预处理的关键技术，以及如何有效地管理和组织训练数据。 9.1 数据集划分 训练集、验证集、测试集的比例选择。 随机划分与分层划分。 9.2 数据清洗与异常值处理 缺失值填充： 平均值、中位数、插值法、基于模型的填充。 异常值检测与处理： IQR法则、Z-score法、可视化检测。 9.3 特征工程 特征缩放： 标准化（Standardization）： Z-score标准化。 归一化（Normalization）： Min-Max归一化。 类别特征编码： 独热编码（One-Hot Encoding）。 标签编码（Label Encoding）。 目标编码（Target Encoding）。 文本数据预处理： 分词（Tokenization）。 去除停用词（Stop Words Removal）。 词干提取（Stemming）与词形还原（Lemmatization）。 词向量表示（Word Embeddings）： Word2Vec, GloVe, FastText等（介绍概念）。 图像数据增强（Data Augmentation）： 几何变换： 旋转、缩放、平移、翻转。 颜色变换： 亮度、对比度、饱和度调整。 裁剪与填充。 Cutout, Mixup等高级增强技术。 9.4 数据加载与迭代器 框架提供的数据加载工具： `tf.data.Dataset`, `torch.utils.data.DataLoader`。 批量处理（Batching）。 打乱数据（Shuffling）。 多线程/多进程数据加载。 9.5 数据集管理策略 版本控制（Data Versioning）。 数据湖与数据仓库（概念性介绍）。 第十章：模型部署与应用 将训练好的神经网络模型集成到实际应用中是实现其价值的关键。本章将介绍模型部署的常见策略和技术。 10.1 模型序列化与保存 框架模型保存格式： SavedModel (TensorFlow), .pth/.pt (PyTorch), ONNX。 权重保存与加载。 10.2 部署环境的多样性 服务器端部署： RESTful API： 使用Flask, Django, FastAPI等框架构建推理服务。 TensorFlow Serving, TorchServe： 专门为模型服务设计的框架。 移动端部署： TensorFlow Lite： 用于Android和iOS设备。 PyTorch Mobile： 跨平台移动部署。 Core ML (Apple)： iOS平台的高性能机器学习框架。 嵌入式设备部署： TensorRT (NVIDIA)： 针对NVIDIA GPU进行优化。 OpenVINO (Intel)： 针对Intel硬件进行优化。 微控制器（Microcontrollers）： TensorFlow Lite for Microcontrollers。 10.3 模型优化与推理加速 模型量化（Quantization）： 降低精度以加速推理。 模型剪枝（Pruning）： 移除不必要的参数。 图优化（Graph Optimization）： 消除冗余操作，合并算子。 硬件加速： 利用GPU、TPU、NPU等专用硬件。 10.4 实际应用场景示例 Web应用集成： 在网站上实现图像识别、文本分析等功能。 智能手机应用： 相机滤镜、语音助手、AR应用。 物联网设备： 边缘计算中的智能感知。 自动驾驶系统： 实时感知与决策。 10.5 模型监控与更新 性能监控： 实时跟踪模型在生产环境中的表现。 数据漂移（Data Drift）与概念漂移（Concept Drift）检测。 模型再训练与迭代更新策略。 第十一章：神经网络的伦理与安全考量 随着神经网络技术的广泛应用，其潜在的伦理和社会影响也日益受到关注。本章将探讨神经网络相关的伦理问题和安全挑战。 11.1 偏见与公平性（Bias and Fairness） 数据偏见： 训练数据中的固有偏见如何传递到模型中。 算法偏见： 模型本身设计可能引入的偏见。 公平性度量： 如何评估模型在不同群体上的公平性（如人口统计学平等）。 缓解偏见的技术： 数据预处理、算法层面的公平性约束。 11.2 可解释性与透明度（Explainability and Transparency） “黑箱”问题： 深度学习模型决策过程难以理解。 可解释性方法： LIME, SHAP, Grad-CAM等技术，用于解释模型预测。 模型透明度的重要性： 在医疗、金融等关键领域的应用。 11.3 隐私保护（Privacy Protection） 数据泄露风险： 模型训练过程中可能暴露敏感信息。 差分隐私（Differential Privacy）： 通过添加噪声来保护个体数据隐私。 联邦学习（Federated Learning）： 在不共享原始数据的情况下进行模型训练。 11.4 安全性与鲁棒性（Security and Robustness） 对抗性攻击（Adversarial Attacks）： 恶意构造输入以欺骗模型。 对抗样本的生成原理。 对抗训练（Adversarial Training）作为防御策略。 模型窃取（Model Stealing）： 攻击者通过查询模型来复制其功能。 数据投毒（Data Poisoning）： 在训练数据中注入恶意样本。 11.5 责任归属与监管 AI决策的责任主体。 AI监管框架与政策的演进。 负责任的AI开发与应用。 附录 附录A：常用数学公式汇总 附录B：神经网络术语表 附录C：常见问题解答（FAQ） 本书力求以系统、详实的态度，带领读者从理论的殿堂走向实践的舞台，掌握神经网络的精髓，并能自信地将其应用于解决现实世界的各种挑战。

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我是一名长期致力于数据科学研究的学者，近年来，神经网络的飞速发展极大地拓展了我们研究的边界。然而，在实际的研究工作中，将前沿的神经网络理论转化为有效的模型，并将其高效地应用于海量数据分析，常常面临技术上的挑战。《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》这个书名，引起了我极大的兴趣。我一直认为，理论的突破离不开强大的工具支撑，而MATLAB作为一款在科学计算领域久负盛名的软件，其强大的矩阵处理能力和灵活的编程接口，非常适合实现复杂的数学模型。我非常希望这本书能够深入探讨神经网络的理论基石，例如，在概率图模型、统计学习理论以及信息论等方面的深刻联系，并在此基础上，详细阐述如何利用MATLAB工具箱将这些抽象的理论转化为可执行的代码。我期待书中能够提供针对不同应用场景的神经网络架构设计策略，例如，在处理高维稀疏数据时，如何选择和优化合适的网络结构；在进行时间序列分析时，如何有效地利用循环神经网络或Transformer模型。更重要的是，我希望能看到书中如何利用MATLAB的各种函数和工具，例如，利用其强大的可视化功能来理解模型的训练过程和决策边界，利用其优化的算法库来加速模型的训练和推理。如果书中还能涉及一些前沿的研究方向，例如，可解释性AI、生成式对抗网络（GANs）在 MATLAB中的实现，那将对我当前的研究项目产生极大的启发和推动作用。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对前沿科技充满好奇心的爱好者，我一直被神经网络的神奇能力所吸引，特别是它们在模仿人类智能方面的潜力。然而，市面上大多数关于神经网络的书籍，要么是学术论文的集合，要么是过于笼统的科普读物，都难以让我这个非专业背景的人真正理解其内在的逻辑和实现细节。《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》这个书名，让我眼前一亮。我之前听说过MATLAB在科学计算和工程领域非常强大，但对其在人工智能方面的应用了解不多。我非常希望这本书能够以一种易于理解的方式，从最基本的概念入手，向我介绍神经网络的起源、发展以及各种主流的网络架构，例如前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。更重要的是，我期待书中能够非常具体地展示如何利用MATLAB提供的工具和函数，一步步地构建、训练和测试这些神经网络模型。如果书中能够包含大量的可视化图示，以及清晰的代码示例，让我能够通过运行代码来观察模型的学习过程和结果，那我将感到非常兴奋。我尤其想知道，这本书是否会涉及一些实际的应用案例，比如如何用MATLAB构建一个能够识别手写数字的神经网络，或者一个能够进行简单文本分类的系统。如果能通过这样的实例来学习，我将更容易理解神经网络的强大之处，并且能够亲身体验到人工智能的魅力，这对我来说将是一次非常愉快的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

我是一名来自软件工程背景的开发者，对人工智能领域的新兴技术充满热情，特别是神经网络在自动化和智能化方面的巨大潜力。在工作中，我经常需要将各种算法集成到实际的软件产品中，而理解算法的运行机制并高效地实现它们，是关键的挑战。《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》这本书，听起来正是我所需要的。MATLAB以其易用性和强大的工程能力而闻名，如果它能够提供一套完整的、可操作的神经网络开发流程，那将极大地加速我的学习和应用进程。我非常想了解书中是否会从基础出发，详细讲解神经网络的基本构成单元，例如神经元模型、权重、偏置以及激活函数的工作原理，并通过MATLAB的代码示例来演示如何构建这些基本单元。我更关注的是，书中是否会涵盖如何利用MATLAB的现有工具箱，如神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）或者深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox），来设计和实现各种复杂的神经网络结构，例如卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM、GRU）用于序列数据处理。此外，我非常期待书中能够讲解模型训练的整个生命周期，包括数据预处理、模型构建、损失函数选择、优化器配置、训练过程监控以及模型评估和调优等，并提供清晰的MATLAB代码实现。这本书的价值在于，它能够弥合理论与实践之间的鸿沟，让我能够快速地将学到的知识应用到实际的软件开发项目中，提升产品的智能化水平。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在机器学习领域摸爬滚打多年的工程师，我一直在寻找一本既能深入剖析神经网络底层原理，又能指导实际工程应用的深度好书。市面上不乏理论派的巨著，它们在数学推导和算法证明上做得非常出色，但对于如何将这些复杂的理论落地到实际的工程项目，往往语焉不详。反过来，一些实践性的书籍又过于关注API的调用，对理论的讲解点到为止，让人无法真正理解算法背后的逻辑，也难以应对模型失效或需要优化时的复杂情况。而《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》这个书名，则在我心中点燃了一丝希望。MATLAB在工程领域的用户基础庞大，其强大的矩阵运算能力和丰富的工具箱，为实现复杂的算法提供了便利。我期待这本书能够在这两者之间找到一个绝佳的平衡点：既能扎实地讲解神经网络的核心理论，如反向传播、激活函数、损失函数、优化器等，又能细致地展示如何在MATLAB环境中，利用其特有的工具箱，高效地实现这些理论。我尤其关注书中是否能够深入讲解如何利用MATLAB的深度学习工具箱来构建、训练和调优各种神经网络模型，例如，是否会讲解如何利用GPU加速训练，如何进行超参数寻优，以及如何评估模型的性能。如果书中还能包含一些工业界常见的应用场景，并给出详细的MATLAB实现方案，那将是我梦寐以求的学习材料，能够帮助我将理论知识转化为解决实际工程问题的能力，提升工作效率和模型性能。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到这本《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》了，我是一名刚刚踏入人工智能领域的学生，对神经网络充满了好奇，但又苦于没有一个清晰的系统性学习路径。市面上有很多关于神经网络的书籍，但大多理论过于抽象，与实际操作脱节，看的时候觉得云里雾里，真正动手写代码的时候又无从下手。我听说这本书的特色是紧密结合MATLAB工具箱，这对我来说简直是福音！我一直觉得，理论的学习一定要与实践相结合，才能真正理解其精髓。MATLAB在工程和科学计算领域有着广泛的应用，如果能将神经网络的学习与MATLAB这样一个强大的平台结合起来，那将极大地降低学习的门槛，也更容易让我体会到神经网络在解决实际问题中的魅力。我特别期待书中能够详细介绍如何在MATLAB中构建、训练和部署各种类型的神经网络，比如CNN、RNN、LSTM等等。希望它能提供大量清晰的代码示例，让我能够一步步跟着操作，而不是仅仅停留在概念层面。我还想知道，书中是否会讲解一些经典的神经网络模型，以及它们在不同领域的应用案例，比如图像识别、自然语言处理、时间序列预测等。如果能有这些内容，那这本书对我的帮助将是巨大的，它将是我打开AI世界大门的钥匙，让我能够更快地将理论知识转化为实践能力，为我未来的学习和研究打下坚实的基础。我非常迫切地希望能够开始阅读这本书，并通过实践来加深对神经网络的理解。

评分☆☆☆☆☆

有例子，有理论，有讲解，深入浅出，适合有初步matlab基础的高年级本科生。

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买了本书，但是收到后挺失望的，包装不好，书被损坏了。

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总共323页理论文字叙述较多，针对工具箱的操作指导偏少，可读性一般。

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学校的教科书，一般般

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学习神经网络和机器学习不错的教材。。

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写得非常详细，给了我很多帮助，适合中初级读者

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值得收藏阅读。

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京东自营，值得信赖。

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