MATLAB神經網絡原理與實例精解 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳明 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 神經網絡
• 深度學習
• 模式識彆
• 機器學習
• 算法
• 仿真
• 實例
• 精解
• 數學建模

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302307419

商品編碼：1027830558

齣版時間：2013-03-01

基本信息

書名:灼痕

原價：32.00元

作者：

齣版社：現代齣版社

齣版日期：2010-04-01

ISBN：9787802446915

字數：

頁碼：317

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.499kg

編輯推薦

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全球數十個國傢齣版此書，長崎原子彈爆炸、印巴分治、9.11事件……都發生在一個美麗日本女人的生命中。2006年看《追風箏的人》2010年看《灼痕》。
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內容提要

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2002年美國的一間囚室，一個男人站在那裏渾身顫抖，他沒穿衣服等在那裏，害怕被送往關塔那摩監獄。這都是怎麼發生的？他弄不明白……
1945年8月9日，長崎，裕子走進陽颱，眺望遠處的山坡。她身穿和服，和服上有3隻展翅的黑鶴。她21歲，愛上瞭她將要以身相許的小夥子康拉德·韋斯。
刹那間世界變成一片白色。接下來是爆炸、大火和恐懼。原子彈將她過去知道的東西都變成廢墟，她不知所措。如今與她相伴的就是後背上鳥形的灼痕，這抹不掉的傷痛反復嚮她述說一個失去的世界。
2年後裕子為瞭追求新的生活來到德裏。她走入另一個生活，這裏有康拉德的錶姐伊莉莎白，她的丈夫詹姆斯·伯頓和他們的雇員沙賈德·阿沙拉夫，後者成瞭裕子烏爾都語的老師。時光流逝，新的傢園取代瞭身後的傢園，昔日的戰爭結束後又發生瞭新的衝突。巴基斯坦。紐約。9·11。阿富汗。幾個傢族幾代人經受瞭極限考驗，結果不可預料。
敘事深刻，安排巧妙，語言流暢，《灼痕》以史詩的筆法描寫瞭災難的逃避與麵對，忠誠的奉獻與迴報，愛情的實現寫背叛。

目錄

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引子
渾然不知的世界
長崎，1945年8月9日
麵紗後麵的鳥
德裏，1947年
一半天使的鬥士
巴基斯坦，1982年至1983年
代替損失所用的速度
紐約，阿富汗，2001年至2002年

作者介紹

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卡米拉·沙姆希，1973年生於卡拉奇。她此前齣版的小說有4部：《海邊那座城》《地形圖》《鹽與藏紅花》及《斷詩》。 她有3部小說獲得巴基斯坦文學院的奬項。

文摘

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序言

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《智慧之網：深度學習模型構建與應用指南》 一、 核心價值與定位 本書旨在為廣大科技愛好者、在校學生、以及希望掌握前沿人工智能技術的工程師們提供一本全麵、深入且實用的深度學習模型構建與應用指南。不同於側重理論推導或特定工具棧的教材，本書將技術原理與實際應用緊密結閤，以清晰的邏輯、豐富的案例和循序漸進的教學方式，帶領讀者從零開始，逐步搭建起自己的人工智能模型，並理解其背後的運行機製。我們緻力於讓讀者不僅“會用”，更能“理解”，從而在飛速發展的人工智能領域中，掌握主動權，解決實際問題。 二、 內容深度與廣度 本書內容覆蓋瞭深度學習的“從入門到精通”的全過程，其深度和廣度體現在以下幾個方麵： 基礎理論的紮實鋪墊： 神經網絡的基本構成： 從最簡單的感知機模型齣發，逐步介紹神經元、激活函數（Sigmoid, ReLU, Tanh等及其特性）、權重、偏置等核心概念，並解釋它們在信息傳遞和模型學習中的作用。 網絡結構的多樣性： 詳細闡述不同類型的神經網絡架構，包括前饋神經網絡（FNN）、捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）。重點解析CNN在圖像處理中的核心思想——捲積、池化、感受野，以及RNN在序列數據處理中的優勢——記憶機製、時間步。 學習算法的原理： 深入講解梯度下降及其優化變種（SGD, Adam, RMSprop等），闡述損失函數（MSE, Cross-Entropy等）的設計原則，以及反嚮傳播算法的數學推導與直觀理解，讓讀者明白模型是如何通過不斷調整參數來逼近最優解的。 正則化與防止過擬閤： 探討L1/L2正則化、Dropout、早停法等常用技術，解釋它們為何能有效提升模型的泛化能力，避免模型在訓練集上錶現優異而在新數據上失效。 模型構建的實踐流程： 數據預處理與增強： 強調數據在深度學習中的基石地位，詳細介紹數據清洗、標準化、歸一化、類彆編碼等預處理步驟，以及數據增強技術（圖像的翻轉、鏇轉、裁剪，文本的同義詞替換等）如何豐富訓練集，提升模型魯棒性。 模型設計與選擇： 指導讀者如何根據任務類型（分類、迴歸、生成等）和數據特徵（圖像、文本、時間序列等）選擇閤適的網絡結構，如何設計網絡層數、節點數量、捲積核大小等關鍵參數。 模型訓練與調優： 提供詳細的訓練流程指導，包括設置學習率、批大小（batch size）、訓練輪數（epochs），監控訓練過程，識彆和解決訓練過程中常見問題（如梯度消失/爆炸、模型收斂緩慢）。 模型評估與部署： 介紹常用的評估指標（準確率、召迴率、F1值、AUC、RMSE等），以及交叉驗證等評估方法。講解模型保存、加載，以及在不同平颱下的部署策略。 前沿技術的探索與應用： 注意力機製（Attention Mechanism）： 深入講解其核心思想，如何讓模型關注輸入序列中的關鍵部分，以及它在自然語言處理（如機器翻譯、文本摘要）和計算機視覺（如圖像描述）中的重要應用。 生成對抗網絡（GANs）： 闡述生成器與判彆器之間的對抗訓練過程，介紹其在圖像生成、風格遷移、數據增強等方麵的強大能力。 遷移學習（Transfer Learning）與預訓練模型： 講解如何利用在大規模數據集上預訓練的模型（如ResNet, VGG, BERT）作為起點，針對特定任務進行微調，極大地縮短訓練時間和提高模型性能。 強化學習基礎（可選章節）： 簡要介紹強化學習的基本概念（智能體、環境、奬勵、策略），為讀者打開人工智能更廣闊的應用領域。 三、 案例驅動的學習方法 本書的最大亮點在於其豐富的、貼近實際的案例分析。每一個理論概念的引入，都會緊隨一個或多個具體的應用場景，通過“問題—原理—實現—評估”的完整流程進行講解。本書案例涵蓋但不限於： 計算機視覺領域： 圖像分類： 手寫數字識彆（MNIST）、貓狗分類、人臉識彆。 目標檢測： 使用Faster R-CNN或YOLO識彆圖像中的多個物體。 圖像分割： 識彆並勾勒齣圖像中的特定區域。 圖像生成與風格遷移： 利用GANs生成逼真圖像，或將一幅圖像的風格應用到另一幅圖像上。 自然語言處理領域： 文本分類： 情感分析（判斷文本的情感傾嚮）、垃圾郵件檢測、新聞主題分類。 序列標注： 命名實體識彆（NER）、詞性標注（POS tagging）。 機器翻譯： 基於Seq2Seq模型構建簡單的翻譯係統。 文本生成： 創作故事、生成詩歌。 其他應用領域： 時間序列預測： 股票價格預測、天氣預報。 推薦係統： 基於用戶行為的物品推薦。 四、 讀者群體與學習收益 初學者： 零基礎讀者可以通過本書掌握深度學習的基本原理、常用模型和開發流程，快速入門人工智能領域。 在校學生： 為計算機科學、人工智能、數據科學等專業的學生提供係統性的學習材料，加深理論理解，提升實踐能力。 在職工程師： 希望將深度學習技術應用於實際工作中的工程師，可以通過本書學習到最新的模型和技術，解決業務中的挑戰。 科研人員： 為從事相關領域研究的科研人員提供深入的理論參考和實踐指導。 學習本書，您將獲得： 1. 紮實的理論功底： 深刻理解深度學習模型的運作原理，而非“黑箱”操作。 2. 強大的實踐能力： 掌握使用主流深度學習框架（如TensorFlow, PyTorch）進行模型構建、訓練和評估的完整流程。 3. 解決實際問題的能力： 能夠將學到的知識應用於分析和解決圖像、文本、時間序列等領域中的實際問題。 4. 持續學習的信心： 建立起不斷探索人工智能前沿技術的學習方法和信心。 五、 技術棧與工具 本書在案例實現中，將重點介紹和使用目前業界最流行、最成熟的深度學習框架，如 Python 語言作為基礎，結閤 TensorFlow 和 PyTorch 這兩大深度學習框架。同時，也會穿插介紹 NumPy、Pandas、Scikit-learn 等輔助庫在數據處理和模型評估中的作用，以及 Matplotlib、Seaborn 等可視化工具的使用，幫助讀者直觀理解模型訓練過程和結果。 六、 結語 人工智能的浪潮正以前所未有的速度改變著世界。掌握深度學習技術，意味著您將站在科技創新的最前沿。本書將成為您探索智慧之網，構建未來智能應用，實現技術夢想的得力助手。我們相信，通過係統的學習和大量的實踐，您一定能夠駕馭深度學習的力量，創造無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是我近期閱讀過的技術類書籍中，最讓我感到“物超所值”的一本。我之前在網上看瞭不少關於神經網絡的教程，但總覺得零散不成體係，而且很多地方解釋得不夠透徹。直到我拿到這本《MATLAB神經網絡原理與實例精解》，纔感覺茅塞頓開。作者的敘述風格非常親切，就像一位經驗豐富的前輩在和你交流，沒有那些生硬的術語和晦澀的解釋。他能夠巧妙地將復雜的概念用通俗易懂的語言錶達齣來，讓你在不知不覺中就掌握瞭核心要點。書中對各種神經網絡模型的介紹，從經典的MLP到前沿的CNN和RNN，都做到瞭既有理論深度，又有實踐指導。我尤其喜歡書中對一些經典應用的解析，比如圖像識彆、語音識彆等，這讓我看到瞭神經網絡的強大之處，也激發瞭我探索更多應用場景的興趣。而MATLAB的實例代碼，更是將理論知識轉化為實際能力的關鍵。我跟著書中的代碼，不僅學會瞭如何構建和訓練神經網絡，還學會瞭如何去評估模型的性能，以及如何對模型進行優化。這對於我來說，是一個質的飛躍。這本書不僅教會瞭我“是什麼”，更教會瞭我“怎麼做”，並且讓我理解瞭“為什麼”。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我新世界的大門！我之前對神經網絡一直有著朦朧的認識，知道它很厲害，但具體是怎麼運作的，背後的數學原理是什麼，一直是個謎。看瞭這本書，就像是點亮瞭我思維的燈塔。作者的講解深入淺齣，從最基礎的概念講起，比如感知機，然後逐步深入到多層感知機、反嚮傳播算法，甚至還涉及瞭捲積神經網絡和循環神經網絡。書中的理論推導清晰明瞭，每一步都有詳盡的解釋，讓我這個數學功底不算特彆紮實的人也能理解。而且，最讓我驚喜的是，書中提供瞭大量的MATLAB實例。這些實例不是簡單的代碼堆砌，而是緊密結閤理論講解，讓我能夠親手去實踐，去感受神經網絡是如何學習和工作的。我跟著書中的例子，一步步構建模型，訓練數據，然後觀察結果。這種“邊學邊練”的方式，效率實在太高瞭。我感覺我不再是那個隻會聽概念的“小白”，而是真正掌握瞭神經網絡的精髓，能夠運用到實際問題中瞭。對於想要係統學習神經網絡，並且喜歡通過實踐來加深理解的讀者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。它不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的導師，引領我一步步探索人工智能的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

讀完《MATLAB神經網絡原理與實例精解》後，我最大的感受就是“條理清晰，邏輯嚴謹”。作者在組織內容上非常下功夫，從宏觀到微觀，層層遞進，讓整個學習過程非常順暢。我尤其欣賞的是書中對於數學原理的講解。很多關於神經網絡的書籍，要麼過於理論化，讓人望而卻步，要麼過於碎片化，缺乏係統性。這本書在這方麵做得很好，它在介紹算法的同時，會清晰地闡述背後的數學原理，例如梯度下降的原理，激活函數的選擇理由，以及損失函數的意義。這些理論的紮實基礎，讓我不再滿足於“調包俠”的身份，而是能夠更深層次地理解模型的工作機製。而MATLAB的實例部分，則像是給這些冰冷的數學公式注入瞭靈魂。作者精心設計的每一個例子，都能夠生動地展現齣所講解的理論在實際應用中的效果。我嘗試著去修改參數，觀察模型的性能變化，這種交互式的學習方式，極大地提升瞭我的學習興趣和效率。書中的代碼也很規範，注釋詳細，方便我閱讀和理解，甚至可以作為我以後項目開發的參考。總的來說，這本書是一本非常適閤有一定編程基礎，並且希望深入理解神經網絡理論和實踐的讀者的優秀讀物。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我抱著試試看的心態買這本書，畢竟神經網絡這個領域太龐大瞭，我擔心自己無法駕馭。但事實證明，我的擔憂是多餘的。這本書的結構設計非常閤理，它就像一個精心規劃的學習路徑，帶領讀者一步步深入。作者在解釋理論時，並沒有迴避那些復雜的數學推導，但同時也提供瞭直觀的解釋和類比，讓讀者更容易理解。我特彆欣賞書中關於反嚮傳播算法的講解，那部分是我之前一直感到睏惑的，但通過這本書，我終於打通瞭任督二脈。而MATLAB的實例部分，更是錦上添花。每一個例子都設計得非常巧妙，能夠清晰地展示齣所講解的理論是如何在實際中應用的。我嘗試著去修改一些參數，觀察模型性能的變化，這種實驗性的學習方式讓我對神經網絡有瞭更深刻的認識。書中的代碼質量很高，可讀性強，注釋也很到位，讓我在學習過程中少走瞭很多彎路。總而言之，這是一本兼具理論深度和實踐指導意義的優秀著作，對於任何想要係統學習和掌握MATLAB在神經網絡領域應用的讀者來說，都極具價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一名初學者，一直對人工智能和機器學習非常感興趣，但又苦於找不到閤適的入門書籍。看瞭很多網上推薦的書籍，要麼過於理論化，要麼過於簡略，總是無法找到一本能夠真正上手、並且有深度理解的書。《MATLAB神經網絡原理與實例精解》這本書，則完全顛覆瞭我的認知。它以非常係統化的方式，從最基礎的概念講起，循序漸進地引導讀者進入神經網絡的奇妙世界。作者的講解風格非常幽默風趣，即使是復雜的數學公式，在他筆下也變得生動有趣。我最喜歡的是書中提供的各種實例，通過這些實例，我能夠親手操作，用MATLAB搭建和訓練自己的神經網絡模型。這種“實踐齣真知”的學習方式，讓我對神經網絡有瞭更直觀、更深刻的理解。我不再是那個隻能聽懂概念的“理論派”，而是真正能夠運用所學知識去解決實際問題的“實踐派”。這本書不僅教會瞭我如何使用MATLAB實現神經網絡，更重要的是，它讓我理解瞭神經網絡的內在原理，這對於我未來的學習和研究，都有著極其重要的意義。

評分☆☆☆☆☆

好

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很好很新鮮 很好很新鮮

評分☆☆☆☆☆

好書，部分字母有錯的，光盤裏視頻聲音不清楚

評分☆☆☆☆☆

好書，部分字母有錯的，光盤裏視頻聲音不清楚

評分☆☆☆☆☆

很貼近工程應用領域，實踐性較強！

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還沒看呢

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很貼近工程應用領域，實踐性較強！

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好

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