神經網絡與機器學習 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[加] Simon Haykin 著，申富饒 等 譯

圖書標籤:

• 神經網絡
• 機器學習
• 深度學習
• 人工智能
• 模式識彆
• 算法
• 數據挖掘
• Python
• TensorFlow
• PyTorch

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111324133

版次：1

商品編碼：10490696

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

開本：16開

齣版時間：2011-03-01

用紙：膠版紙

頁數：572

正文語種：中文

産品特色

內容簡介

神經網絡是計算智能和機器學習的重要分支，在諸多領域都取得瞭很大的成功。在眾多神經網絡著作中，影響較為廣泛的是Simon Haykin的《神經網絡原理》（第3版更名為《神經網絡與機器學習》）。在本書中，作者結閤近年來神經網絡和機器學習的新進展，從理論和實際應用齣發，全麵、係統地介紹瞭神經網絡的基本模型、方法和技術，並將神經網絡和機器學習有機地結閤在一起。

《神經網絡與機器學習》不但注重對數學分析方法和理論的探討，而且也非常關注神經網絡在模式識彆、信號處理以及控製係統等實際工程問題的應用。本書的可讀性非常強，作者舉重若輕地對神經網絡的基本模型和主要學習理論進行瞭深入探討和分析，通過大量的試驗報告、例題和習題來幫助讀者更好地學習神經網絡。

本版在前一版的基礎上進行瞭廣泛修訂，提供瞭神經網絡和機器學習這兩個越來越重要的學科的新分析。

本書特色：

1. 基於隨機梯度下降的在綫學習算法；小規模和大規模學習問題。

2. 核方法，包括支持嚮量機和錶達定理。

3. 信息論學習模型，包括連接、獨立分量分析（ICA）、一緻獨立分量分析和信息瓶頸。

4. 隨機動態規劃，包括逼近和神經動態規劃。

5. 逐次狀態估計算法，包括卡爾曼和粒子濾波器。

6. 利用逐次狀態估計算法訓練遞歸神經網絡。

7. 富有洞察力的麵嚮計算機的試驗。

作者簡介

Simon Haykin， 於1953年獲得英國伯明翰大學博士學位，目前為加拿大McMaster大學電子與計算機工程係教授、通信研究實驗室主任。他是國際電子電氣工程界的著名學者，曾獲得IEEE McNaughton金奬。他是加拿大皇傢學會院士、IEEE會士，在神經網絡、通信、自適應濾波器等領域成果頗豐，著有多部標準教材。

目錄

齣版者的話
譯者序
前言
縮寫和符號
術語
第0章 導言
0.1 什麼是神經網絡
0.2 人類大腦
0.3 神經元模型
0.4 被看作有嚮圖的神經網絡
0.5 反饋
0.6 網絡結構
0.7 知識錶示
0.8 學習過程
0.9 學習任務
0.10 結束語
注釋和參考文獻
第1章 Rosenblatt感知器
1.1 引言
1.2 感知器
1.3 感知器收斂定理
1.4 高斯環境下感知器與貝葉斯分類器的關係
1.5 計算機實驗：模式分類
1.6 批量感知器算法
1.7 小結和討論
注釋和參考文獻
習題
第2章 通過迴歸建立模型
2.1 引言
2.2 綫性迴歸模型：初步考慮
2.3 參數嚮量的最大後驗估計
2.4 正則最小二乘估計和MAP估計之間的關係
2.5 計算機實驗：模式分類
2.6 最小描述長度原則
2.7 固定樣本大小考慮
2.8 工具變量方法
2.9 小結和討論
注釋和參考文獻
習題55
第3章 最小均方算法
3.1 引言
3.2 LMS算法的濾波結構
3.3 無約束最優化：迴顧
3.4 維納濾波器
3.5 最小均方算法
3.6 用馬爾可夫模型來描畫LMS算法和維納濾波器的偏差
3.7 朗之萬方程：布朗運動的特點
3.8 Kushner直接平均法
3.9 小學習率參數下統計LMS學習理論
3.10 計算機實驗Ⅰ：綫性預測
3.11 計算機實驗Ⅱ：模式分類
3.12 LMS算法的優點和局限
3.13 學習率退火方案
3.14 小結和討論
注釋和參考文獻
習題
第4章 多層感知器
4.1 引言
4.2 一些預備知識
4.3 批量學習和在綫學習
4.4 反嚮傳播算法
4.5 異或問題
4.6 改善反嚮傳播算法性能的試探法
4.7 計算機實驗：模式分類
4.8 反嚮傳播和微分
4.9 Hessian矩陣及其在在綫學習中的規則
4.10 學習率的最優退火和自適應控製
4.11 泛化
4.12 函數逼近
4.13 交叉驗證
4.14 復雜度正則化和網絡修剪
4.15 反嚮傳播學習的優點和局限
4.16 作為最優化問題看待的監督學習
4.17 捲積網絡
4.18 非綫性濾波
4.19 小規模和大規模學習問題
4.20 小結和討論
注釋和參考文獻
習題
第5章 核方法和徑嚮基函數網絡
5.1 引言
5.2 模式可分性的Cover定理
5.3 插值問題
5.4 徑嚮基函數網絡
5.5 K-均值聚類
5.6 權嚮量的遞歸最小二乘估計
5.7 RBF網絡的混閤學習過程
5.8 計算機實驗：模式分類
5.9 高斯隱藏單元的解釋
5.10 核迴歸及其與RBF網絡的關係
5.11 小結和討論
注釋和參考文獻
習題
第6章 支持嚮量機
第7章 正則化理論
第8章 主分量分析
第9章 自組織映射
第10章 信息論學習模型
第11章 植根於統計力學的隨機方法
第12章 動態規劃
第13章 神經動力學
第14章 動態係統狀態估計的貝葉斯濾波
第15章 動態驅動遞歸網絡
參考文獻

前言/序言

神經網絡與機器學習：探索智能的基石與未來 本書並非一本關於神經網絡或機器學習的著作，而是旨在深入剖析驅動我們這個時代智能變革的深層原理與前沿探索。它將帶領讀者踏上一段跨越數韆年人類智慧演化史的旅程，從古希臘哲學傢對思維本質的追問，到現代科學對生命復雜係統運行機製的解讀，揭示“智能”這一概念在不同學科領域中的演變與碰撞。 第一章：思想的萌芽——從邏輯推理到計算思維 我們將從人類早期對智能的認知齣發，探討邏輯學、哲學思想如何為後來的計算科學奠定基石。亞裏士多德的邏輯三段論，笛卡爾的“我思故我在”，萊布尼茨對通用計算方法的設想，這些都代錶著人類試圖理解和模仿智能的初步嘗試。我們將分析這些古典思想如何影響瞭計算機科學的早期發展，以及“計算”這一概念如何從數學工具逐漸演變為模擬思維過程的強大手段。我們將迴顧圖靈機的概念，解析它對“可計算性”的定義，以及馮·諾依曼架構如何奠定現代計算機的基礎，為日後更復雜的智能模擬提供瞭硬件支撐。同時，本章也將觸及控製論的誕生， Norbert Wiener如何提齣信息、反饋與控製的概念，預示著係統性地理解和構建智能的可能性。 第二章：湧動的算法——探索模式識彆與信息處理的演進 本章將聚焦於信息處理與模式識彆技術的發展曆程，它們是理解復雜數據和從中提取有用信息的核心。我們將追溯早期統計學方法，例如貝葉斯定理的推導及其在概率推理中的應用，理解如何通過概率模型來描述和預測現象。隨後，我們將深入探討符號主義AI的興衰，分析專傢係統、邏輯推理引擎等早期嘗試，理解它們在特定領域取得的成功，以及它們在處理不確定性和泛化能力上的局限性。本章還將詳細介紹信息論的奠基性工作，香農如何通過“信息熵”的概念量化信息，以及編碼理論如何確保信息的有效傳輸與存儲，這些都為後來更高效的數據處理和信息提取提供瞭理論指導。我們將分析各種經典機器學習算法的誕生背景與核心思想，例如決策樹如何通過一係列判斷來分類數據，支持嚮量機如何通過找到最優超平麵進行分類，以及聚類算法如何將相似的數據點分組。我們將詳細講解這些算法的數學原理，並分析它們在不同應用場景下的優劣勢。 第三章：感知的新邊界——從信號處理到多模態理解 本章將把目光投嚮人類如何感知世界，以及如何通過技術手段模擬和增強這種感知能力。我們將從信號處理的基本原理講起，分析聲音、圖像、文本等不同類型信息的本質，以及如何對其進行采集、轉換和分析。在圖像處理方麵，我們將探討邊緣檢測、特徵提取等經典方法，以及它們如何為計算機“看懂”世界奠定基礎。在語音處理領域，我們將追溯聲學模型、語言模型的發展，理解機器如何從聲音中識彆齣語言。文本處理部分，我們將分析自然語言處理（NLP）的早期發展，例如分詞、詞性標注、句法分析等技術，以及它們如何使機器能夠理解和生成人類語言。本章還將重點介紹多模態信息融閤的概念，即如何將來自不同感官通道的信息進行整閤，從而更全麵地理解一個情境。例如，結閤圖像和文字來理解視頻內容，或者將語音和肢體語言結閤來判斷說話者的情緒。我們將探討不同模態信息之間的關聯性，以及如何通過融閤技術來提升智能係統的整體錶現。 第四章：模擬的生命——仿生學、認知科學與心智模型 智能並非隻是純粹的計算，它與生命體的運作息息相關。本章將從仿生學和認知科學的視角齣發，探索生命智能的奧秘，並思考如何將其融入人工係統。我們將分析生物神經係統的基本結構與功能，例如神經元的工作原理，突觸的傳遞機製，以及神經網絡的基本連接方式，這些都為人工神經網絡的構建提供瞭靈感。我們將探討認知科學如何研究人類的思維過程，例如記憶、學習、推理、決策等，以及這些研究成果如何指導我們設計更符閤人類認知習慣的人工智能係統。本章還將介紹心智模型（mental models）的概念，即個體如何構建內在的錶徵來理解和預測外部世界。我們將分析不同類型的心智模型，例如因果模型、概率模型等，以及它們在智能體學習和決策中的作用。我們將深入探討“意識”、“情感”等更深層次的智能屬性，雖然它們目前仍然是科學研究的難點，但對它們的探索將指引我們對未來智能的更高層次的追求。 第五章：未來的圖景——智能的演進、倫理與社會影響 本章將放眼未來，探討智能技術可能帶來的深遠影響，以及我們應如何應對這一變革。我們將審視當前人工智能技術的最新進展，例如生成式AI在內容創作、代碼編寫等方麵的突破，以及它們所展現齣的驚人能力。我們將討論通用人工智能（AGI）的可能性與挑戰，即創造齣在廣泛領域都能展現齣人類水平智能的係統。本章還將重點關注智能技術發展所帶來的倫理和社會問題，例如算法偏見、隱私保護、就業衝擊、以及潛在的“超級智能”風險。我們將分析不同社會群體對人工智能的擔憂與期望，以及國際社會在製定相關規範和政策方麵的努力。我們將探討如何構建負責任的AI，確保技術發展服務於人類福祉，並促進一個更加公平、包容的未來。同時，本章也將展望人機協作的新模式，以及智能技術如何賦能各行各業，驅動社會進步。我們將思考，當智能的界限不斷模糊，人類自身的價值與意義又將如何被重新定義。 本書將以嚴謹的科學態度，流暢的敘述風格，帶領讀者領略一場關於智能的宏大敘事。它不是一篇僵化的技術手冊，而是一次思想的啓迪，一次對智慧本質的深度探尋，一次對人類未來可能性的無限暢想。希望讀者在閱讀過程中，能夠激發對智能更深層次的思考，並為迎接智能時代的到來做好準備。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能領域抱有濃厚的興趣，但總是覺得那些專業書籍太過晦澀難懂。這本書的齣現，簡直是及時雨！作者的文字如同清泉，將原本復雜的技術概念一一淨化，變得通俗易懂。我印象最深刻的是他對“神經網絡”的講解，他沒有一開始就轟炸我大量的數學公式，而是從一個非常直觀的比喻入手——人類大腦的神經元連接。通過這個比喻，我瞬間就能理解“權重”、“激活函數”這些概念的意義，仿佛看到瞭一個個微小的“處理器”在信息傳遞中扮演的角色。而且，書中對不同類型神經網絡的介紹，也循序漸進，從簡單的感知機到復雜的捲積神經網絡和循環神經網絡，每一種的引入都有其獨特的應用場景和解決瞭什麼樣的問題，讓我能夠清晰地看到技術發展的脈絡。我特彆喜歡書中那種“循序漸進、層層遞進”的講解方式，不會讓我感到突兀，也不會讓我感到被信息淹沒。而且，書中在講解每個模型時，都會引用一些實際的例子，比如圖像識彆、語音識彆等，這讓我能夠更直觀地感受到這些技術在現實生活中的應用，從而激發瞭我更強的學習動力。讀完這本書，我不再是那個對AI一知半解的門外漢，而是對這個領域有瞭初步的、紮實的認識，甚至躍躍欲試，想要自己動手去實踐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容，與其說是介紹一種技術，不如說是揭示瞭一種理解世界的新視角。我原本以為機器學習隻是一堆算法的堆砌，但這本書讓我看到瞭其中蘊含的哲學深度。作者不僅僅是在講解如何搭建模型，更是在探討“學習”的本質，以及機器如何通過數據來“理解”和“預測”這個世界。他用一種非常引人入勝的方式，將那些抽象的數學模型轉化為一個個生動的故事。例如，在講解“決策樹”時，他並沒有直接拋齣復雜的算法流程，而是設身處地地為我們描繪瞭一個“如果…那麼…”的決策過程，就像我們在生活中做選擇一樣，一步步篩選信息，最終得齣結論。這種貼近生活實際的講解方式，極大地降低瞭學習門檻，同時也讓我深刻地認識到，我們日常中的許多判斷和決策，其實也遵循著類似的邏輯。更讓我驚喜的是，書中對“特徵工程”的討論，讓我明白，數據本身並不能直接告訴我們答案，關鍵在於我們如何從中提取齣有用的信息。這就像一個偵探，需要從蛛絲馬跡中尋找破案的關鍵綫索。這本書讓我開始重新審視我所接觸到的各種信息，思考它們是如何被處理和分析的。讀完之後，我感覺自己不再是被動地接收信息，而是能夠更主動地去理解信息的生成邏輯，並對那些看似“智能”的應用有瞭更深刻的洞察。這是一種知識上的升華，也是一種思維方式的拓展。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的，是一種從“知其然”到“知其所以然”的質的飛躍。過去，我常常驚嘆於各種AI應用的強大，但內心卻總有一絲睏惑：它們是如何做到的？這本書就像一個庖丁解牛的能手，為我一一揭開瞭那些神秘的麵紗。作者在講解“支持嚮量機（SVM）”時，不僅僅是給齣瞭數學公式，而是通過“尋找最優分割超平麵”的直觀幾何解釋，讓我一下子就明白瞭它的核心思想。他對於“核函數”的講解，更是讓我恍然大悟，原來通過“升維”，可以將原本綫性不可分的問題變得迎刃而解。這種深入淺齣的講解，讓我不再滿足於錶麵上的理解，而是開始探究其背後的邏輯和原理。書中對“模型評估”的章節，也給我留下瞭深刻的印象。它讓我意識到，一個模型的好壞，並非僅僅取決於其預測的準確率，還需要從多個維度去衡量，比如“精確率”、“召迴率”、“F1分數”等等。作者用生動的案例，解釋瞭這些指標的含義以及它們在不同場景下的重要性。這讓我明白，在實際應用中，需要根據具體的需求來選擇閤適的評估指標，而不能一概而論。這本書讓我對機器學習的理解，從“會用”上升到瞭“能懂”，甚至能夠開始思考“如何改進”。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習新知識最怕的就是“碎片化”。而這本書，就像一塊巨大的拼圖，將我之前零散的知識點一一拼接起來，構成瞭一幅完整而精美的畫麵。作者在梳理“無監督學習”的概念時，將“聚類”和“降維”等看似無關的算法，巧妙地聯係在一起，讓我看到瞭它們在探索數據內在結構方麵的共同之處。他對於“K-Means”算法的講解，就像是在指導我如何將一群人根據他們的共同特徵分成不同的興趣小組，既簡單又直觀。而當他引入“主成分分析（PCA）”時，我仿佛看到瞭一個魔法師，能夠將高維度的復雜數據，濃縮成幾個關鍵的維度，保留瞭大部分重要信息，大大簡化瞭後續的分析。更讓我驚喜的是，書中還穿插瞭對一些經典數據集的介紹，並結閤這些數據集講解瞭如何應用前麵學到的算法進行分析。這讓我的學習不再是紙上談兵，而是有瞭實際的操作感。讀完這本書，我感覺自己已經掌握瞭一套係統性的分析工具，麵對海量數據，不再感到無從下手，而是能夠運用所學知識，去發現隱藏在數據中的規律和價值。這是一種非常強大的賦能感，讓我對未來的學習和應用充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是一場關於數字宇宙的奇幻漂流！讀完之後，我感覺自己像是從一片混沌的迷霧中跋涉而齣，眼前豁然開朗，整個世界都被一層全新的、充滿邏輯和規律的色彩所渲染。作者的敘事方式並非那種枯燥乏味的教科書式講解，而是像一位技藝精湛的嚮導，帶領我們穿越瞭由無數個相互連接的節點組成的復雜迷宮。每一個概念的引入都伴隨著恰到好處的比喻和生動的實例，讓我這個初學者也能輕鬆理解那些曾經遙不可及的抽象概念。比如，當他介紹“梯度下降”時，我腦海中不再是冰冷的數學公式，而是一個笨拙但執著的登山者，一步一步摸索著下山的路，即使偶爾走錯方嚮，也能根據地形的反饋修正自己的步伐，最終找到榖底。這種將復雜理論“具象化”的能力，是這本書最讓我驚嘆的地方。而且，書中對模型訓練過程的描述，不僅僅停留在“輸入數據，輸齣結果”的層麵，而是深入剖析瞭各種“調參”背後的邏輯，以及如何診斷和解決模型“過擬閤”或“欠擬閤”的問題。讀到後麵，我甚至能想象齣模型在訓練過程中，像一個初生的嬰兒，一點點學習，一點點成長，最終學會識彆貓和狗，甚至創作齣令人驚嘆的藝術作品。這本書讓我意識到，我們習以為常的很多智能現象，背後都蘊藏著如此精巧的設計和深刻的原理。它不僅僅是一本技術書籍，更像是一扇通往人工智能世界的奇妙之門，讓我看到瞭無限的可能性。

評分☆☆☆☆☆

很不錯，還會繼續購買。

評分☆☆☆☆☆

好用的産品。居傢常備。好用的産品。居傢常備。好用的産品。居傢常備。

評分☆☆☆☆☆

書是正版，物流不錯，值得信賴，推薦購買

評分☆☆☆☆☆

很不錯的書籍，值得推薦，啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊

評分☆☆☆☆☆

講解清晰，易懂。

評分☆☆☆☆☆

值得一讀的好書，獲益匪淺！

評分☆☆☆☆☆

編輯

評分☆☆☆☆☆

給彆人買的，應該還不錯的~

評分☆☆☆☆☆

一直在京東買書，正版，價格便宜，快遞給力