MATLAB神经网络原理与实例精解 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈明 著

图书标签:

• MATLAB
• 神经网络
• 深度学习
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• 机器学习
• 算法
• 仿真
• 实例
• 精解
• 数学建模

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302307419

商品编码：1027830558

出版时间：2013-03-01

基本信息

书名:灼痕

原价：32.00元

作者：

出版社：现代出版社

出版日期：2010-04-01

ISBN：9787802446915

字数：

页码：317

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.499kg

编辑推荐

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全球数十个国家出版此书，长崎原子弹爆炸、印巴分治、9.11事件……都发生在一个美丽日本女人的生命中。2006年看《追风筝的人》2010年看《灼痕》。
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内容提要

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2002年美国的一间囚室，一个男人站在那里浑身颤抖，他没穿衣服等在那里，害怕被送往关塔那摩监狱。这都是怎么发生的？他弄不明白……
1945年8月9日，长崎，裕子走进阳台，眺望远处的山坡。她身穿和服，和服上有3只展翅的黑鹤。她21岁，爱上了她将要以身相许的小伙子康拉德·韦斯。
刹那间世界变成一片白色。接下来是爆炸、大火和恐惧。原子弹将她过去知道的东西都变成废墟，她不知所措。如今与她相伴的就是后背上鸟形的灼痕，这抹不掉的伤痛反复向她述说一个失去的世界。
2年后裕子为了追求新的生活来到德里。她走入另一个生活，这里有康拉德的表姐伊莉莎白，她的丈夫詹姆斯·伯顿和他们的雇员沙贾德·阿沙拉夫，后者成了裕子乌尔都语的老师。时光流逝，新的家园取代了身后的家园，昔日的战争结束后又发生了新的冲突。巴基斯坦。纽约。9·11。阿富汗。几个家族几代人经受了极限考验，结果不可预料。
叙事深刻，安排巧妙，语言流畅，《灼痕》以史诗的笔法描写了灾难的逃避与面对，忠诚的奉献与回报，爱情的实现写背叛。

目录

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引子
浑然不知的世界
长崎，1945年8月9日
面纱后面的鸟
德里，1947年
一半天使的斗士
巴基斯坦，1982年至1983年
代替损失所用的速度
纽约，阿富汗，2001年至2002年

作者介绍

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卡米拉·沙姆希，1973年生于卡拉奇。她此前出版的小说有4部：《海边那座城》《地形图》《盐与藏红花》及《断诗》。 她有3部小说获得巴基斯坦文学院的奖项。

文摘

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序言

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《智慧之网：深度学习模型构建与应用指南》 一、 核心价值与定位 本书旨在为广大科技爱好者、在校学生、以及希望掌握前沿人工智能技术的工程师们提供一本全面、深入且实用的深度学习模型构建与应用指南。不同于侧重理论推导或特定工具栈的教材，本书将技术原理与实际应用紧密结合，以清晰的逻辑、丰富的案例和循序渐进的教学方式，带领读者从零开始，逐步搭建起自己的人工智能模型，并理解其背后的运行机制。我们致力于让读者不仅“会用”，更能“理解”，从而在飞速发展的人工智能领域中，掌握主动权，解决实际问题。 二、 内容深度与广度 本书内容覆盖了深度学习的“从入门到精通”的全过程，其深度和广度体现在以下几个方面： 基础理论的扎实铺垫： 神经网络的基本构成： 从最简单的感知机模型出发，逐步介绍神经元、激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh等及其特性）、权重、偏置等核心概念，并解释它们在信息传递和模型学习中的作用。 网络结构的多样性： 详细阐述不同类型的神经网络架构，包括前馈神经网络（FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）。重点解析CNN在图像处理中的核心思想——卷积、池化、感受野，以及RNN在序列数据处理中的优势——记忆机制、时间步。 学习算法的原理： 深入讲解梯度下降及其优化变种（SGD, Adam, RMSprop等），阐述损失函数（MSE, Cross-Entropy等）的设计原则，以及反向传播算法的数学推导与直观理解，让读者明白模型是如何通过不断调整参数来逼近最优解的。 正则化与防止过拟合： 探讨L1/L2正则化、Dropout、早停法等常用技术，解释它们为何能有效提升模型的泛化能力，避免模型在训练集上表现优异而在新数据上失效。 模型构建的实践流程： 数据预处理与增强： 强调数据在深度学习中的基石地位，详细介绍数据清洗、标准化、归一化、类别编码等预处理步骤，以及数据增强技术（图像的翻转、旋转、裁剪，文本的同义词替换等）如何丰富训练集，提升模型鲁棒性。 模型设计与选择： 指导读者如何根据任务类型（分类、回归、生成等）和数据特征（图像、文本、时间序列等）选择合适的网络结构，如何设计网络层数、节点数量、卷积核大小等关键参数。 模型训练与调优： 提供详细的训练流程指导，包括设置学习率、批大小（batch size）、训练轮数（epochs），监控训练过程，识别和解决训练过程中常见问题（如梯度消失/爆炸、模型收敛缓慢）。 模型评估与部署： 介绍常用的评估指标（准确率、召回率、F1值、AUC、RMSE等），以及交叉验证等评估方法。讲解模型保存、加载，以及在不同平台下的部署策略。 前沿技术的探索与应用： 注意力机制（Attention Mechanism）： 深入讲解其核心思想，如何让模型关注输入序列中的关键部分，以及它在自然语言处理（如机器翻译、文本摘要）和计算机视觉（如图像描述）中的重要应用。 生成对抗网络（GANs）： 阐述生成器与判别器之间的对抗训练过程，介绍其在图像生成、风格迁移、数据增强等方面的强大能力。 迁移学习（Transfer Learning）与预训练模型： 讲解如何利用在大规模数据集上预训练的模型（如ResNet, VGG, BERT）作为起点，针对特定任务进行微调，极大地缩短训练时间和提高模型性能。 强化学习基础（可选章节）： 简要介绍强化学习的基本概念（智能体、环境、奖励、策略），为读者打开人工智能更广阔的应用领域。 三、 案例驱动的学习方法 本书的最大亮点在于其丰富的、贴近实际的案例分析。每一个理论概念的引入，都会紧随一个或多个具体的应用场景，通过“问题—原理—实现—评估”的完整流程进行讲解。本书案例涵盖但不限于： 计算机视觉领域： 图像分类： 手写数字识别（MNIST）、猫狗分类、人脸识别。 目标检测： 使用Faster R-CNN或YOLO识别图像中的多个物体。 图像分割： 识别并勾勒出图像中的特定区域。 图像生成与风格迁移： 利用GANs生成逼真图像，或将一幅图像的风格应用到另一幅图像上。 自然语言处理领域： 文本分类： 情感分析（判断文本的情感倾向）、垃圾邮件检测、新闻主题分类。 序列标注： 命名实体识别（NER）、词性标注（POS tagging）。 机器翻译： 基于Seq2Seq模型构建简单的翻译系统。 文本生成： 创作故事、生成诗歌。 其他应用领域： 时间序列预测： 股票价格预测、天气预报。 推荐系统： 基于用户行为的物品推荐。 四、 读者群体与学习收益 初学者： 零基础读者可以通过本书掌握深度学习的基本原理、常用模型和开发流程，快速入门人工智能领域。 在校学生： 为计算机科学、人工智能、数据科学等专业的学生提供系统性的学习材料，加深理论理解，提升实践能力。 在职工程师： 希望将深度学习技术应用于实际工作中的工程师，可以通过本书学习到最新的模型和技术，解决业务中的挑战。 科研人员： 为从事相关领域研究的科研人员提供深入的理论参考和实践指导。 学习本书，您将获得： 1. 扎实的理论功底： 深刻理解深度学习模型的运作原理，而非“黑箱”操作。 2. 强大的实践能力： 掌握使用主流深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）进行模型构建、训练和评估的完整流程。 3. 解决实际问题的能力： 能够将学到的知识应用于分析和解决图像、文本、时间序列等领域中的实际问题。 4. 持续学习的信心： 建立起不断探索人工智能前沿技术的学习方法和信心。 五、 技术栈与工具 本书在案例实现中，将重点介绍和使用目前业界最流行、最成熟的深度学习框架，如 Python 语言作为基础，结合 TensorFlow 和 PyTorch 这两大深度学习框架。同时，也会穿插介绍 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等辅助库在数据处理和模型评估中的作用，以及 Matplotlib、Seaborn 等可视化工具的使用，帮助读者直观理解模型训练过程和结果。 六、 结语 人工智能的浪潮正以前所未有的速度改变着世界。掌握深度学习技术，意味着您将站在科技创新的最前沿。本书将成为您探索智慧之网，构建未来智能应用，实现技术梦想的得力助手。我们相信，通过系统的学习和大量的实践，您一定能够驾驭深度学习的力量，创造无限可能。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我抱着试试看的心态买这本书，毕竟神经网络这个领域太庞大了，我担心自己无法驾驭。但事实证明，我的担忧是多余的。这本书的结构设计非常合理，它就像一个精心规划的学习路径，带领读者一步步深入。作者在解释理论时，并没有回避那些复杂的数学推导，但同时也提供了直观的解释和类比，让读者更容易理解。我特别欣赏书中关于反向传播算法的讲解，那部分是我之前一直感到困惑的，但通过这本书，我终于打通了任督二脉。而MATLAB的实例部分，更是锦上添花。每一个例子都设计得非常巧妙，能够清晰地展示出所讲解的理论是如何在实际中应用的。我尝试着去修改一些参数，观察模型性能的变化，这种实验性的学习方式让我对神经网络有了更深刻的认识。书中的代码质量很高，可读性强，注释也很到位，让我在学习过程中少走了很多弯路。总而言之，这是一本兼具理论深度和实践指导意义的优秀著作，对于任何想要系统学习和掌握MATLAB在神经网络领域应用的读者来说，都极具价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是我近期阅读过的技术类书籍中，最让我感到“物超所值”的一本。我之前在网上看了不少关于神经网络的教程，但总觉得零散不成体系，而且很多地方解释得不够透彻。直到我拿到这本《MATLAB神经网络原理与实例精解》，才感觉茅塞顿开。作者的叙述风格非常亲切，就像一位经验丰富的前辈在和你交流，没有那些生硬的术语和晦涩的解释。他能够巧妙地将复杂的概念用通俗易懂的语言表达出来，让你在不知不觉中就掌握了核心要点。书中对各种神经网络模型的介绍，从经典的MLP到前沿的CNN和RNN，都做到了既有理论深度，又有实践指导。我尤其喜欢书中对一些经典应用的解析，比如图像识别、语音识别等，这让我看到了神经网络的强大之处，也激发了我探索更多应用场景的兴趣。而MATLAB的实例代码，更是将理论知识转化为实际能力的关键。我跟着书中的代码，不仅学会了如何构建和训练神经网络，还学会了如何去评估模型的性能，以及如何对模型进行优化。这对于我来说，是一个质的飞跃。这本书不仅教会了我“是什么”，更教会了我“怎么做”，并且让我理解了“为什么”。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我新世界的大门！我之前对神经网络一直有着朦胧的认识，知道它很厉害，但具体是怎么运作的，背后的数学原理是什么，一直是个谜。看了这本书，就像是点亮了我思维的灯塔。作者的讲解深入浅出，从最基础的概念讲起，比如感知机，然后逐步深入到多层感知机、反向传播算法，甚至还涉及了卷积神经网络和循环神经网络。书中的理论推导清晰明了，每一步都有详尽的解释，让我这个数学功底不算特别扎实的人也能理解。而且，最让我惊喜的是，书中提供了大量的MATLAB实例。这些实例不是简单的代码堆砌，而是紧密结合理论讲解，让我能够亲手去实践，去感受神经网络是如何学习和工作的。我跟着书中的例子，一步步构建模型，训练数据，然后观察结果。这种“边学边练”的方式，效率实在太高了。我感觉我不再是那个只会听概念的“小白”，而是真正掌握了神经网络的精髓，能够运用到实际问题中了。对于想要系统学习神经网络，并且喜欢通过实践来加深理解的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。它不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的导师，引领我一步步探索人工智能的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初学者，一直对人工智能和机器学习非常感兴趣，但又苦于找不到合适的入门书籍。看了很多网上推荐的书籍，要么过于理论化，要么过于简略，总是无法找到一本能够真正上手、并且有深度理解的书。《MATLAB神经网络原理与实例精解》这本书，则完全颠覆了我的认知。它以非常系统化的方式，从最基础的概念讲起，循序渐进地引导读者进入神经网络的奇妙世界。作者的讲解风格非常幽默风趣，即使是复杂的数学公式，在他笔下也变得生动有趣。我最喜欢的是书中提供的各种实例，通过这些实例，我能够亲手操作，用MATLAB搭建和训练自己的神经网络模型。这种“实践出真知”的学习方式，让我对神经网络有了更直观、更深刻的理解。我不再是那个只能听懂概念的“理论派”，而是真正能够运用所学知识去解决实际问题的“实践派”。这本书不仅教会了我如何使用MATLAB实现神经网络，更重要的是，它让我理解了神经网络的内在原理，这对于我未来的学习和研究，都有着极其重要的意义。

评分☆☆☆☆☆

读完《MATLAB神经网络原理与实例精解》后，我最大的感受就是“条理清晰，逻辑严谨”。作者在组织内容上非常下功夫，从宏观到微观，层层递进，让整个学习过程非常顺畅。我尤其欣赏的是书中对于数学原理的讲解。很多关于神经网络的书籍，要么过于理论化，让人望而却步，要么过于碎片化，缺乏系统性。这本书在这方面做得很好，它在介绍算法的同时，会清晰地阐述背后的数学原理，例如梯度下降的原理，激活函数的选择理由，以及损失函数的意义。这些理论的扎实基础，让我不再满足于“调包侠”的身份，而是能够更深层次地理解模型的工作机制。而MATLAB的实例部分，则像是给这些冰冷的数学公式注入了灵魂。作者精心设计的每一个例子，都能够生动地展现出所讲解的理论在实际应用中的效果。我尝试着去修改参数，观察模型的性能变化，这种交互式的学习方式，极大地提升了我的学习兴趣和效率。书中的代码也很规范，注释详细，方便我阅读和理解，甚至可以作为我以后项目开发的参考。总的来说，这本书是一本非常适合有一定编程基础，并且希望深入理解神经网络理论和实践的读者的优秀读物。

评分☆☆☆☆☆

很好很新鲜 很好很新鲜

评分☆☆☆☆☆

很贴近工程应用领域，实践性较强！

评分☆☆☆☆☆

还没看呢

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很贴近工程应用领域，实践性较强！

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很好很新鲜 很好很新鲜

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好书，部分字母有错的，光盘里视频声音不清楚

评分☆☆☆☆☆

很好很新鲜 很好很新鲜

评分☆☆☆☆☆

好

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很贴近工程应用领域，实践性较强！