人工神经网络原理/21世纪重点大学规划教材·北京高等教育精品教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马锐 著

图书标签:

• 人工智能
• 神经网络
• 深度学习
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• 高等教育
• 教材
• 计算机科学
• 21世纪重点大学规划教材
• 北京高等教育精品教材

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111312666

版次：1

商品编码：11419598

包装：平装

丛书名： 21世纪重点大学规划教材·北京高等教育精品教材

开本：16开

出版时间：2014-01-01

用纸：胶版纸

页数：210

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：计算机科学与技术、电子、通信与自动控制等相关专业的研究生和高年级本科生
　　作者（马锐）在多年来为研究生讲授“人工神经网络”课程讲义的基础上，结合部分相关研究成果，并参考国内外学者编著的相关书籍和文献资料撰写完成此书，力图为高等院校计算机科学与技术、电子、通信与自动控制等相关专业的研究生和高年级本科生，以及相关专业领域的科研人员和工程技术人员提供一本系统介绍人工神经网络基本理论和典型模型的教材和参考书籍。《人工神经网络原理/21世纪重点大学规划教材·北京高等教育精品教材》注重了内容的选择和编排，围绕从理论到实践的主线，从介绍人工神经网络的基本概念、背景和历史入手，以人工神经网络模型信息处理性能的三个关键特性作为基础，以网络结构、学习算法、工作原理以及应用实例为核心详细介绍典型人工神经网络模型，以人工神经网络应用开发设计方法和实现带动理论联系实践，并通过对人工神经网络发展的简介启迪读者进行更深入的研究和应用开发。

内容简介

　　《人工神经网络原理/21世纪重点大学规划教材·北京高等教育精品教材》介绍了人工神经网络的基本理论，系统地阐述了六种典型的人工神经网络模型，即早期的感知机神经网络、自适应线性元件神经网络、误差反向传播神经网络、Hopfield神经网络、Boltzmann机和自适应共振理论神经网络，以及它们的网络结构、学习算法、工作原理及应用实例，为读者深入了解和研究人工神经网络奠定了基础。
　　为了满足读者应用人工神经网络解决实际问题的需要，书中还介绍了人工神经网络应用开发设计的全过程，并在附录中给出了BP神经网络实现预测、Hopfield神经网络实现图像自联想记忆、模拟退火算法实现TSP和ART1神经网络的源程序，供读者参考。
　　作为扩充知识，书中也简单介绍了人工神经网络的实现，以及人工神经网络技术与传统的基于规则的专家系统和模糊系统的融合。
　　《人工神经网络原理/21世纪重点大学规划教材·北京高等教育精品教材》既可作为计算机科学与技术、电子、通信与自动控制等相关专业的研究生和高年级本科生的参考书，也可作为相关专业领域的科研人员和工程技术人员的学习参考书。

目录

出版说明
前言
第1章 绪论
1.1 人工神经网络的概念
1.2 人工神经网络的发展历史
1.2.1 兴起时期
1.2.2 萧条时期
1.2.3 兴盛时期
1.2.4 高潮时期
1.3 人工神经网络的特点
1.4 人工神经网络的信息处理能力
1.5 人工神经网络的功能
1.6 人工神经网络的应用
1.7 人工神经网络的主要研究方向
1.8 人工神经网络与人工智能
1.9 人工神经网络与传统计算
1.10 本章小结
1.11习题

第2章 人工神经网络基础
2.1 生物神经系统
2.1.1 生物神经元的结构
2.1.2 生物神经元的功能
2.2 人工神经元模型
2.2.1 人工神经元的形式化描述
2.2.2 转移函数
2.3 M—P模型
2.3.1 标准M—P模型
2.3.2 延时M—P模型
2.3.3 改进的M—P模型
2.4 人工神经网络的互连结构
2.5 人工神经网络的学习
2.5.1 人工神经网络的学习方式
2.5.2 基本的神经网络学习规则
2.6 本章小结
2.7 习题

第3章 早期的自适应神经网络模型
3.1 感知机
3.1.1 感知机模型结构
3.1.2 感知机处理单元模型
3.1.3 感知机学习算法
3.1.4 感知机的局限性
3.1.5 感知机的收敛性
3.2 自适应线性元件
3.2.1 ADALINE模型结构
3.2.2 ADALINE学习算法
3.3 本章小结
3.4 习题

第4章 误差反向传播神经网络
4.1 误差反向传播神经网络的提出
4.2 误差反向传播神经网络结构
4.3 误差反向传播神经网络处理单元模型
4.4 误差反向传播学习算法
4.5 误差反向传播学习算法的数学基础
4.6 误差反向传播学习算法的改进
4.6.1 BP算法存在的问题
4.6.2 累积误差校正算法
4.6.3 Sigmoid函数输出限幅的BP算法
4.6.4 增加动量项的BP算法
4.6.5 学习速率自适应调整算法
4.7 隐含层的特征抽取作用
4.8 误差反向传播神经网络应用实例
4.8.1 BP神经网络的主要能力
4.8.2 BP神经网络在入侵检测中的应用
4.8.3 BP神经网络在股票市场中的应用
4.9 本章小结
4.10 习题

第5章 Hopfield神经网络
5.1 离散型Hopfield神经网络
5.I.1 离散型Hopfield神经网络结构
5.1.2 离散型Hopfield神经网络处理单元模型
5.1.3 离散型Hopfield神经网络的状态及运行规则
5.1.4 离散型Hopfield神经网络的能量函数
5.1.5 离散型Hopfield神经网络的连接权值设计
5.1.6 离散型Hopfield神经网络的信息存储容量
5.2 连续型Hopfield神经网络
5.2.1 连续型Hopfield神经网络结构
5.2.2 连续型Hopfield神经网络处理单元模型
5.2.3 连续型Hopfield神经网络的状态
5.2.4 连续型Hopfield神经网络的能量函数
5.3 Hopfield神经网络应用实例
5.3.1 离散型Hopfield神经网络应用实例
5.3.2 连续型Hopfield神经网络应用实例
5.4 本章小结
5.5习题

第6章 Boltzmann机
6.1 随机型神经网络的提出
6.2 Boltzmann机的网络结构
6.3 Bohzmann机处理单元模型
6.4 Boltzmann机的能量函数
6.5 Boltzmann机的Bollzmann分布
6.6 Boltzmann机的运行规则
6.6.1 模拟退火算法
6.6.2 网络运行规则
6.7 Boltzmann机的学习规则
6.7.1 自联想记忆的学习规则
6.7.2 互联想记忆的学习规则
6.8 模拟退火算法应用实例
6.9 本章小结
6.10 习题

第7章 自适应共振理论神经网络
7.1 自组织神经网络的提出
7.2 竞争学习
7.2.1 竞争学习的概念
7.2.2 竞争学习规则
7.3 自适应共振理论神经网络的提出及特点
7.4 ART1神经网络
7.4.1 ART1神经网络的结构
7.4.2 ART1神经网络处理单元模型
7.4.3 ART1神经网络的学习规则
7.4.4 ART1神经网络特性分析
7.4.5 ART1神经网络应用实例
7.5 ART2神经网络
7.5.1 ART2神经网络的结构
7.5.2 ART2神经网络处理单元模型
7.5.3 ART2神经网络的学习规则
7.5.4 ART2神经网络应用实例
7.6 本章小结
7.7 习题

第8章 人工神经网络应用的设计开发
8.1 人工神经网络应用的特点及适用范围
8.2 人工神经网络的设计开发过程
8.3 人工神经网络模型的选取
8.4 人工神经网络模型的设计
8.4.1 节点级设计
8.4.2 网络级设计
8.4.3 训练级设计
8.5 人工神经网络模型的实现
8.5.1 准备样本数据
8.5.2 选取训练样本
8.5.3 网络训练与测试
8.6 本章小结
8.7 习题

第9章 人工神经网络的实现
9.1 神经网络实现技术概述
9.1.1 神经网络实现的发展历史
9.1.2 神经网络实现方案的分类
9.2 神经网络的虚拟实现
9.2.1 基于传统计算机的软件模拟
9.2.2 神经网络并行多机系统
9.2.3 神经计算加速器
9.3 神经网络的物理实现
9.3.1 神经网络的VLSI实现
9.3.2 神经网络的光学实现
9.3.3 神经网络的分子实现
9.4 本章小结
9.5 习题

第10章 人工神经网络的发展
10.1 神经网络与专家系统
10.1.1 基于规则的专家系统
10.1.2 神经网络与专家系统的比较
10.1.3 神经网络专家系统
10.2 神经网络与模糊系统
10.2.1 模糊系统
10.2.2 神经网络与模糊系统的比较
10.2.3 模糊神经网络
10.3 本章小结

附录
附录A 人工神经网络的主要研究工作
附录B BP神经网络实现太阳黑子数量预测源程序
附录C Hopfield神经网络实现图像自联想记忆源程序
附录D 模拟退火算法实现TSP源程序
附录E ARTl神经网络源程序
参考文献

前言/序言

《数字图像处理与计算成像》 内容简介： 本书深入探讨了数字图像处理与计算成像领域的核心理论、关键技术与最新进展。旨在为读者构建一个扎实而全面的知识体系，使其能够理解、分析并解决复杂的光学成像与图像处理问题。 第一部分：数字图像处理基础 本部分首先从数字图像的本质出发，阐述了图像在数字世界中的表示方式，包括像素、分辨率、色彩空间（如RGB、HSV、Lab）及其相互转换。随后，重点介绍了图像的几何变换，如平移、旋转、缩放、仿射变换和透视变换，并详细讲解了这些变换在图像校正、配准等应用中的原理和实现。 在图像增强方面，本书系统梳理了空域和频域的增强技术。空域增强涵盖了点运算（如灰度变换、直方图均衡化）、邻域运算（如平滑滤波、锐化滤波），并对各种滤波器（高斯、均值、中值、拉普拉斯等）的特性与适用场景进行了深入剖析。频域增强则着重介绍了傅里叶变换及其在图像去噪、边缘检测等方面的应用，包括低通、高通、带通滤波器的原理与设计。 图像复原是本书的另一个重要组成部分。我们将从退化模型入手，讲解盲复原、非盲复原等概念，并详细介绍逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等经典复原算法，以及用于解决运动模糊、散焦模糊等问题的特定技术。 第二部分：高级图像处理与特征提取 本部分将进一步拓展图像处理的深度与广度。首先，我们将聚焦于图像分割，介绍阈值分割、边缘检测（Canny、Sobel、Prewitt等）、区域生长、分水岭算法等多种分割方法，并探讨它们在目标识别、医学图像分析等领域的应用。 接着，本书将深入讲解图像的特征提取。这包括传统的特征描述符，如SIFT、SURF、HOG等，以及它们在图像检索、目标识别、物体跟踪等方面的强大威力。我们将详细分析这些特征的生成过程、数学原理及其鲁棒性。 形态学图像处理作为一种重要的图像分析工具，也将被详细介绍。腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等基本操作的原理及其组合应用，在图像去噪、连通组件分析、物体形状提取等方面将得到充分展示。 第三部分：计算成像导论 本部分将引入计算成像这一前沿领域。我们将解释计算成像的核心思想，即通过计算手段弥补光学系统的不足，实现超越传统成像的性能。 首先，我们将介绍光场成像技术。光场相机如何捕捉场景的光线信息，包括位置和方向，以及如何利用这些信息进行深度估计、焦点调整、消模糊等。 其次，计算成像在三维重建中的应用也将是重点。我们将探讨基于结构光、立体视觉、摄影测量等技术的三维重建方法，以及它们在虚拟现实、增强现实、工业检测等领域的应用前景。 本书还将涉及一些新兴的计算成像技术，如超分辨成像、计算全息、偏振成像等，介绍其基本原理和潜在应用。 第四部分：深度学习在图像处理与计算成像中的应用 随着深度学习技术的飞速发展，它已成为图像处理与计算成像领域不可或缺的工具。本部分将系统介绍深度学习在这些领域的应用。 我们将从卷积神经网络（CNN）的基本原理入手，讲解其在图像分类、物体检测、语义分割等任务中的核心作用。 随后，本书将重点介绍深度学习在计算成像中的应用。例如，如何利用深度学习进行图像复原、去噪、超分辨，以及在光场成像、三维重建等领域如何利用深度神经网络提升性能。 结语： 本书内容涵盖了数字图像处理与计算成像从基础到前沿的各个方面，理论讲解深入浅出，结合了丰富的实例与算法分析，旨在帮助读者建立起坚实的理论基础和实践能力，为他们在相关领域的研究与开发打下坚实的基础。本书适合于计算机科学、电子工程、光学工程、自动化等专业的本科生、研究生，以及从事相关领域研究与开发的工程技术人员阅读。

评分☆☆☆☆☆

在人工智能浪潮汹涌的今天，我一直渴望能有一本能够真正引领我深入理解神经网络核心的著作。这本《人工智能神经网络原理》恰恰满足了我的需求。它没有像一些科普读物那样，过分地追求通俗易懂而牺牲了深度，也没有像一些纯理论著作那样，让读者在晦涩的公式海洋中迷失方向。这本书的编排逻辑非常出色，从最基础的感知机模型讲起，一步步地引导读者理解神经元的工作原理，以及如何通过多层结构来构建更强大的模型。我特别喜欢书中对反向传播算法的详细讲解，它通过链式法则的推导，清晰地揭示了神经网络是如何通过误差反向传播来更新权重的。此外，书中对各种主流神经网络模型的介绍，也做得非常到位。例如，对卷积神经网络（CNN）的阐述，详细解释了卷积层、池化层的作用，以及权值共享如何大大提高了模型的效率；对循环神经网络（RNN）的讲解，则深入剖析了它在处理序列数据方面的优势，以及LSTM、GRU等变体如何克服了传统RNN的局限性。这本书的语言风格，我觉得是属于那种“严谨而不失灵动”的风格。它在保证学术严谨性的同时，也注重用清晰的逻辑和恰当的例子来帮助读者理解，这一点非常宝贵。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，一开始我选择这本书，更多是因为它“21世纪重点大学规划教材”和“北京高等教育精品教材”的头衔，总觉得这样的官方认证，质量应该有所保障。事实也证明了我的直觉是准确的。这本书的内容，可以说是我目前接触到的关于神经网络最系统、最全面的一本。它不仅仅是停留在介绍各种算法的“是什么”，更深入地探讨了“为什么”和“怎么做”。例如，在讲解不同优化算法（如SGD, Adam, RMSprop等）时，书中不仅给出了它们的数学公式，还分析了它们各自的收敛特性、对超参数的敏感度以及在不同数据集和模型上的表现差异。这种对比分析，让我能够根据具体任务选择最合适的优化器，而不是盲目地跟随潮流。我特别印象深刻的是书中对损失函数的设计思路的探讨，从最基础的均方误差到交叉熵，再到针对特定任务（如目标检测、语义分割）设计的专用损失函数，都进行了详细的阐述。这让我意识到，损失函数的设计是影响模型性能的关键因素之一，需要根据问题的性质和目标的定义来精心选择。此外，书中还涉及了一些关于模型正则化、防止过拟合的技术，例如L1/L2正则化、Dropout、Batch Normalization等，这些都是在实际应用中非常重要的技巧。这本书的编写风格，我认为是偏向于学术严谨，但又不失工程导向。它提供的是一套完整的理论框架，并辅以必要的数学推导和概念解释，为读者构建了坚实的理论基础，同时也为实际的工程实践打下了良好的铺合。

评分☆☆☆☆☆

之前一直在尝试使用一些机器学习框架来实现一些AI模型，但总觉得对底层原理理解不够透彻，遇到问题时也显得束手无策。这本书《人工智能神经网络原理》的到来，可以说是为我打开了一扇新的大门。它并没有像某些流行读物那样，用过于简化的语言来描述复杂的概念，而是以一种非常严谨和系统的方式，从最基础的数学概念出发，逐步构建起神经网络的理论体系。我印象最深刻的是书中对反向传播算法的讲解。它不仅仅是给出了公式，而是通过详细的链式法则推导，以及对每一步操作的意义进行解释，让我真正理解了梯度下降是如何工作的，以及它如何驱动神经网络进行学习。此外，书中对不同类型的神经网络模型，例如前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等，都进行了深入的剖析，详细介绍了它们的结构、工作原理以及适用场景。我尤其赞赏书中对卷积神经网络中“感受野”和“权值共享”这两个概念的解释，这对于理解CNN为何能高效地处理图像信息至关重要。同时，书中对循环神经网络在处理序列数据方面的优势，以及LSTM、GRU等高级模型如何克服早期RNN的局限性，也进行了清晰的阐述。总而言之，这本书为我提供了一个非常坚实的理论基础，让我不再是知其然，更能知其所以然。它就像一块基石，让我在日后深入学习和研究神经网络时，有了更稳固的出发点。

评分☆☆☆☆☆

这本《人工智能神经网络原理》给我的感觉，就像是在一个信息爆炸的时代，终于找到了一本能够系统梳理、拨开迷雾的航海图。我之前涉足人工智能领域，多少有些零散的知识碎片，比如听说过深度学习很厉害，也知道有一些框架可以调用，但深究其背后的原理，总是感觉隔着一层纱。这本书的出现，恰恰填补了这个空白。它不像某些入门读物那样浮光掠影，也不像某些高深论文那样晦涩难懂，而是以一种循序渐进、逻辑严谨的方式，带领读者一步步走进神经网络的核心世界。从最基础的感知机模型开始，到多层前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络，再到更高级的主题，书中几乎涵盖了当前人工智能领域最为关键的神经网络模型。而且，它不仅仅是罗列公式和模型，更重要的是对每一个模型的出发点、设计理念、优缺点都进行了深入的分析。我特别喜欢书中对反向传播算法的讲解，它不是简单地给出公式，而是通过生动的比喻和详细的推导，让你真正理解这个“大脑学习”的核心机制。还有对激活函数、损失函数、优化算法的阐述，都做到了既有理论深度，又不失实践指导意义。读完之后，我感觉我对神经网络的理解，从“知道有这么回事”提升到了“理解了它为什么能工作”，甚至能够初步地思考“如何改进它”。这本书的语言风格也比较朴实，没有过多的花哨辞藻，而是专注于把复杂的概念讲清楚，这一点对于我这种追求效率的读者来说，非常重要。我常常会在阅读过程中，停下来思考书中的例子，或者尝试着将学到的知识应用到自己曾经遇到的一些小问题上，这种“学以致用”的感觉，真的非常棒。总而言之，这是一本值得反复研读、受益匪浅的经典之作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在职开发者，我一直希望能够深入理解人工智能背后的技术原理，以便更好地在实际工作中应用。过去，我主要依赖一些框架的API来构建模型，但总觉得对核心概念理解不够透彻。这本《人工智能神经网络原理》为我提供了一个绝佳的理论框架。书中并没有回避那些必要的数学推导，但它以一种非常精炼和有条理的方式呈现，让我在理解公式的同时，也能把握其背后蕴含的逻辑。我特别欣赏书中对不同神经网络结构之间的演进关系的梳理。从最基础的感知机，到多层前馈网络，再到专门处理图像的卷积神经网络（CNN）和处理序列数据的循环神经网络（RNN），书中都进行了清晰的介绍，并解释了它们各自的设计思想和优势。例如，在讲解CNN时，书中对“感受野”和“权值共享”的阐述，让我深刻理解了CNN为何能够有效地提取图像的空间特征，并减少计算量。在讲解RNN时，书中对LSTM和GRU等门控机制的分析，则让我明白了它们如何有效地解决了传统RNN的梯度消失问题，这对于处理长序列数据至关重要。此外，书中还涉及了一些重要的实践性内容，例如激活函数的选择、损失函数的设定、优化算法的原理与比较，以及防止过拟合的技术等。这些内容对于将理论转化为实际应用，提供了非常有价值的指导。这本书的写作风格，我觉得是偏向于学术严谨，但又不乏工程实践的导向，既能满足我对理论深度探索的需求，又能为我的工程实践提供坚实的支持。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《人工智能神经网络原理》，我原本抱着试试看的心态，毕竟市面上关于AI的书籍琳琅满目，质量参差不齐。但很快，我就被它扎实的理论功底和清晰的逻辑结构所吸引。它没有像某些通俗读物那样，用过于简化甚至失真的方式去描绘神经网络，而是从数学基础出发，一步步构建起整个理论体系。我尤其欣赏书中对于不同网络结构之间演进关系的梳理。比如，它清晰地解释了为什么需要从单层感知机发展到多层前馈网络，以及为何卷积神经网络能有效地处理图像数据，而循环神经网络又为何适合处理序列信息。这种“溯源”式的讲解，让我对这些模型的“存在意义”有了更深刻的认知。书中在介绍每一个模型时，都会详细阐述其数学原理、结构组成以及在特定问题上的应用场景。比如，在讲解卷积神经网络时，书中不仅给出了卷积层、池化层的工作原理，还深入分析了感受野、权值共享等关键概念，并结合实际例子说明了这些设计如何大大减少了模型的参数量，提高了训练效率。此外，这本书对于神经网络的“学习”过程，也就是反向传播算法，进行了非常细致的推导和解释，让我能够真正理解梯度下降的原理以及如何通过调整权重来逼近最优解。这种深入浅出的讲解方式，即使是对数学基础不是特别扎实的读者，也能逐步理解。它所展现出的严谨性和系统性，让我觉得这本书不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的导师，耐心地引导你进入神经网络的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

我在选择学习材料时，一向比较看重其系统的性和权威性。这本《人工智能神经网络原理》，凭借其“重点大学规划教材”和“北京高等教育精品教材”的头衔，在我最初的认知里，就已经奠定了良好的基础。阅读过程中，我的这种好感得到了进一步的巩固。这本书的内容，可以说是非常全面且深入。它不仅仅是简单地介绍各种神经网络模型，而是从最基础的数学概念出发，逐步构建起整个理论框架。我非常赞赏书中对反向传播算法的讲解，它不仅仅给出了公式，而是通过详细的数学推导和直观的比喻，让我真正理解了神经网络是如何通过梯度下降来优化模型参数的。在介绍各种经典模型时，例如前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，书中都详细阐述了它们的结构、工作原理、数学模型以及在不同问题上的应用。例如，在讲解CNN时，书中对卷积核、步长、填充等概念的解释，以及对感受野和权值共享的深入分析，让我对图像识别的底层机制有了更深刻的认识。在讲解RNN时，书中对LSTM和GRU等变体如何解决梯度消失问题的阐述，也让我对序列建模有了更清晰的理解。这本书的语言风格，我认为是属于那种“扎实”的风格，它专注于将复杂的概念解释清楚，避免了不必要的花哨辞藻，使得读者能够更加专注于知识本身。

评分☆☆☆☆☆

作为一名人工智能领域的初学者，我一直在寻找一本能够系统地讲解神经网络原理的书籍。这本《人工智能神经网络原理》给我留下了深刻的印象。它以一种非常清晰且逻辑严谨的方式，从最基本的概念入手，逐步深入到复杂的神经网络模型。我尤其欣赏书中对反向传播算法的阐述，它不仅仅是给出了数学公式，而是通过详细的推导和解释，让我真正理解了神经网络是如何通过梯度下降来学习的。此外，书中对不同类型的神经网络模型的介绍，也做得非常出色。例如，在讲解卷积神经网络（CNN）时，书中详细阐述了卷积层、池化层的工作原理，以及感受野和权值共享等概念，这让我对图像识别的底层技术有了更深入的理解。在讲解循环神经网络（RNN）时，书中对LSTM和GRU等模型进行了深入的分析，让我明白了它们在处理序列数据方面的优势以及如何解决梯度消失问题。这本书的语言风格，我觉得是属于那种“平实而富有力量”的风格。它没有过多的华丽辞藻，而是专注于将知识点清晰地呈现出来，让读者能够专注于学习本身。这种风格对于我这样追求高效学习的读者来说，是非常契合的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校研究生，在机器学习课程中第一次接触到神经网络。当时老师推荐了不少参考书，但说实话，很多书读起来都觉得有些“碎片化”，要么过于偏重理论推导，要么过于侧重代码实现，很难找到一本能将理论与实践有机结合的书。直到我翻阅了这本《人工智能神经网络原理》，我才感觉找到了“对的”那本书。它就像一位经验丰富的向导，带领我在神经网络的广阔世界中，找到了清晰的路径。书中对深度学习模型的介绍，不是简单地罗列，而是从基础的感知机模型开始，一步步地阐述了前馈网络、卷积网络、循环网络等经典模型的构建原理、核心思想以及它们各自的优势和局限性。我尤其欣赏书中对卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的讲解。对于CNN，它详细解释了卷积层、池化层的工作原理，以及感受野、权值共享等关键概念，并结合图像识别的例子，让我明白了CNN为何能够有效地提取图像的空间特征。对于RNN，它则深入阐述了如何处理序列数据，以及LSTM、GRU等变体如何解决梯度消失/爆炸问题，这对于我理解自然语言处理任务至关重要。更难得的是，书中并没有止步于理论，而是对一些重要的实践技巧，例如数据预处理、模型评估、超参数调优等，也进行了较为系统的介绍。这些内容对于我们这些想要将理论知识应用到实际项目中的学生来说，提供了非常有价值的指导。这本书的文字风格，我觉得是属于那种“慢热型”的，初读可能觉得有些平实，但随着阅读的深入，你会越来越体会到其内在的深刻和严谨。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能领域充满好奇，但对于复杂的数学公式和抽象的概念总是感到有些畏惧。这本书《人工智能神经网络原理》的出现，改变了我的看法。它以一种非常平易近人的方式，将神经网络这个看似高深莫测的技术，拆解成了一个个易于理解的组成部分。我特别喜欢书中对“感知机”的讲解，它从最简单的二元分类器出发，让我们逐步理解了神经元的工作原理，以及如何通过调整权重来做出决策。随后，书中自然地过渡到多层前馈网络，并详细介绍了反向传播算法，用生动的例子说明了神经网络是如何进行“学习”的。这本书最让我惊喜的是，它并没有停留在理论层面，而是对卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等更复杂的模型进行了详尽的介绍。我之前对CNN的认识停留在“识别图片”，但这本书深入浅出地解释了卷积层、池化层的工作原理，以及权值共享如何大大减少了模型的复杂度，让我在理解图像识别的背后逻辑时，有了更清晰的认识。同样，对于RNN，书中也详细阐述了它在处理序列数据方面的优势，以及LSTM、GRU等模型如何克服了梯度消失的问题，这对我理解自然语言处理等任务提供了重要的理论支撑。这本书的语言风格，我觉得非常朴实，没有过多的专业术语堆砌，而是通过清晰的逻辑和恰当的比喻，让读者能够循序渐进地掌握知识。

评分☆☆☆☆☆

快递员好

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

正版图书，权威指导，讲解明细，内容全面

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适合初学者，学习中。。。

评分☆☆☆☆☆

书讲得浅显易懂

评分☆☆☆☆☆

不错

评分☆☆☆☆☆

待品

评分☆☆☆☆☆

老师写的书，可以算是一个科普书籍，很好，虽然有难点

评分☆☆☆☆☆

书挺好的。送货也快。点赞