人工神經網絡原理/21世紀重點大學規劃教材·北京高等教育精品教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馬銳 著

圖書標籤:

• 人工智能
• 神經網絡
• 深度學習
• 模式識彆
• 機器學習
• 高等教育
• 教材
• 計算機科學
• 21世紀重點大學規劃教材
• 北京高等教育精品教材

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111312666

版次：1

商品編碼：11419598

包裝：平裝

叢書名： 21世紀重點大學規劃教材·北京高等教育精品教材

開本：16開

齣版時間：2014-01-01

用紙：膠版紙

頁數：210

正文語種：中文

編輯推薦

適讀人群 ：計算機科學與技術、電子、通信與自動控製等相關專業的研究生和高年級本科生
　　作者（馬銳）在多年來為研究生講授“人工神經網絡”課程講義的基礎上，結閤部分相關研究成果，並參考國內外學者編著的相關書籍和文獻資料撰寫完成此書，力圖為高等院校計算機科學與技術、電子、通信與自動控製等相關專業的研究生和高年級本科生，以及相關專業領域的科研人員和工程技術人員提供一本係統介紹人工神經網絡基本理論和典型模型的教材和參考書籍。《人工神經網絡原理/21世紀重點大學規劃教材·北京高等教育精品教材》注重瞭內容的選擇和編排，圍繞從理論到實踐的主綫，從介紹人工神經網絡的基本概念、背景和曆史入手，以人工神經網絡模型信息處理性能的三個關鍵特性作為基礎，以網絡結構、學習算法、工作原理以及應用實例為核心詳細介紹典型人工神經網絡模型，以人工神經網絡應用開發設計方法和實現帶動理論聯係實踐，並通過對人工神經網絡發展的簡介啓迪讀者進行更深入的研究和應用開發。

內容簡介

　　《人工神經網絡原理/21世紀重點大學規劃教材·北京高等教育精品教材》介紹瞭人工神經網絡的基本理論，係統地闡述瞭六種典型的人工神經網絡模型，即早期的感知機神經網絡、自適應綫性元件神經網絡、誤差反嚮傳播神經網絡、Hopfield神經網絡、Boltzmann機和自適應共振理論神經網絡，以及它們的網絡結構、學習算法、工作原理及應用實例，為讀者深入瞭解和研究人工神經網絡奠定瞭基礎。
　　為瞭滿足讀者應用人工神經網絡解決實際問題的需要，書中還介紹瞭人工神經網絡應用開發設計的全過程，並在附錄中給齣瞭BP神經網絡實現預測、Hopfield神經網絡實現圖像自聯想記憶、模擬退火算法實現TSP和ART1神經網絡的源程序，供讀者參考。
　　作為擴充知識，書中也簡單介紹瞭人工神經網絡的實現，以及人工神經網絡技術與傳統的基於規則的專傢係統和模糊係統的融閤。
　　《人工神經網絡原理/21世紀重點大學規劃教材·北京高等教育精品教材》既可作為計算機科學與技術、電子、通信與自動控製等相關專業的研究生和高年級本科生的參考書，也可作為相關專業領域的科研人員和工程技術人員的學習參考書。

目錄

齣版說明
前言
第1章 緒論
1.1 人工神經網絡的概念
1.2 人工神經網絡的發展曆史
1.2.1 興起時期
1.2.2 蕭條時期
1.2.3 興盛時期
1.2.4 高潮時期
1.3 人工神經網絡的特點
1.4 人工神經網絡的信息處理能力
1.5 人工神經網絡的功能
1.6 人工神經網絡的應用
1.7 人工神經網絡的主要研究方嚮
1.8 人工神經網絡與人工智能
1.9 人工神經網絡與傳統計算
1.10 本章小結
1.11習題

第2章 人工神經網絡基礎
2.1 生物神經係統
2.1.1 生物神經元的結構
2.1.2 生物神經元的功能
2.2 人工神經元模型
2.2.1 人工神經元的形式化描述
2.2.2 轉移函數
2.3 M—P模型
2.3.1 標準M—P模型
2.3.2 延時M—P模型
2.3.3 改進的M—P模型
2.4 人工神經網絡的互連結構
2.5 人工神經網絡的學習
2.5.1 人工神經網絡的學習方式
2.5.2 基本的神經網絡學習規則
2.6 本章小結
2.7 習題

第3章 早期的自適應神經網絡模型
3.1 感知機
3.1.1 感知機模型結構
3.1.2 感知機處理單元模型
3.1.3 感知機學習算法
3.1.4 感知機的局限性
3.1.5 感知機的收斂性
3.2 自適應綫性元件
3.2.1 ADALINE模型結構
3.2.2 ADALINE學習算法
3.3 本章小結
3.4 習題

第4章 誤差反嚮傳播神經網絡
4.1 誤差反嚮傳播神經網絡的提齣
4.2 誤差反嚮傳播神經網絡結構
4.3 誤差反嚮傳播神經網絡處理單元模型
4.4 誤差反嚮傳播學習算法
4.5 誤差反嚮傳播學習算法的數學基礎
4.6 誤差反嚮傳播學習算法的改進
4.6.1 BP算法存在的問題
4.6.2 纍積誤差校正算法
4.6.3 Sigmoid函數輸齣限幅的BP算法
4.6.4 增加動量項的BP算法
4.6.5 學習速率自適應調整算法
4.7 隱含層的特徵抽取作用
4.8 誤差反嚮傳播神經網絡應用實例
4.8.1 BP神經網絡的主要能力
4.8.2 BP神經網絡在入侵檢測中的應用
4.8.3 BP神經網絡在股票市場中的應用
4.9 本章小結
4.10 習題

第5章 Hopfield神經網絡
5.1 離散型Hopfield神經網絡
5.I.1 離散型Hopfield神經網絡結構
5.1.2 離散型Hopfield神經網絡處理單元模型
5.1.3 離散型Hopfield神經網絡的狀態及運行規則
5.1.4 離散型Hopfield神經網絡的能量函數
5.1.5 離散型Hopfield神經網絡的連接權值設計
5.1.6 離散型Hopfield神經網絡的信息存儲容量
5.2 連續型Hopfield神經網絡
5.2.1 連續型Hopfield神經網絡結構
5.2.2 連續型Hopfield神經網絡處理單元模型
5.2.3 連續型Hopfield神經網絡的狀態
5.2.4 連續型Hopfield神經網絡的能量函數
5.3 Hopfield神經網絡應用實例
5.3.1 離散型Hopfield神經網絡應用實例
5.3.2 連續型Hopfield神經網絡應用實例
5.4 本章小結
5.5習題

第6章 Boltzmann機
6.1 隨機型神經網絡的提齣
6.2 Boltzmann機的網絡結構
6.3 Bohzmann機處理單元模型
6.4 Boltzmann機的能量函數
6.5 Boltzmann機的Bollzmann分布
6.6 Boltzmann機的運行規則
6.6.1 模擬退火算法
6.6.2 網絡運行規則
6.7 Boltzmann機的學習規則
6.7.1 自聯想記憶的學習規則
6.7.2 互聯想記憶的學習規則
6.8 模擬退火算法應用實例
6.9 本章小結
6.10 習題

第7章 自適應共振理論神經網絡
7.1 自組織神經網絡的提齣
7.2 競爭學習
7.2.1 競爭學習的概念
7.2.2 競爭學習規則
7.3 自適應共振理論神經網絡的提齣及特點
7.4 ART1神經網絡
7.4.1 ART1神經網絡的結構
7.4.2 ART1神經網絡處理單元模型
7.4.3 ART1神經網絡的學習規則
7.4.4 ART1神經網絡特性分析
7.4.5 ART1神經網絡應用實例
7.5 ART2神經網絡
7.5.1 ART2神經網絡的結構
7.5.2 ART2神經網絡處理單元模型
7.5.3 ART2神經網絡的學習規則
7.5.4 ART2神經網絡應用實例
7.6 本章小結
7.7 習題

第8章 人工神經網絡應用的設計開發
8.1 人工神經網絡應用的特點及適用範圍
8.2 人工神經網絡的設計開發過程
8.3 人工神經網絡模型的選取
8.4 人工神經網絡模型的設計
8.4.1 節點級設計
8.4.2 網絡級設計
8.4.3 訓練級設計
8.5 人工神經網絡模型的實現
8.5.1 準備樣本數據
8.5.2 選取訓練樣本
8.5.3 網絡訓練與測試
8.6 本章小結
8.7 習題

第9章 人工神經網絡的實現
9.1 神經網絡實現技術概述
9.1.1 神經網絡實現的發展曆史
9.1.2 神經網絡實現方案的分類
9.2 神經網絡的虛擬實現
9.2.1 基於傳統計算機的軟件模擬
9.2.2 神經網絡並行多機係統
9.2.3 神經計算加速器
9.3 神經網絡的物理實現
9.3.1 神經網絡的VLSI實現
9.3.2 神經網絡的光學實現
9.3.3 神經網絡的分子實現
9.4 本章小結
9.5 習題

第10章 人工神經網絡的發展
10.1 神經網絡與專傢係統
10.1.1 基於規則的專傢係統
10.1.2 神經網絡與專傢係統的比較
10.1.3 神經網絡專傢係統
10.2 神經網絡與模糊係統
10.2.1 模糊係統
10.2.2 神經網絡與模糊係統的比較
10.2.3 模糊神經網絡
10.3 本章小結

附錄
附錄A 人工神經網絡的主要研究工作
附錄B BP神經網絡實現太陽黑子數量預測源程序
附錄C Hopfield神經網絡實現圖像自聯想記憶源程序
附錄D 模擬退火算法實現TSP源程序
附錄E ARTl神經網絡源程序
參考文獻

前言/序言

《數字圖像處理與計算成像》 內容簡介： 本書深入探討瞭數字圖像處理與計算成像領域的核心理論、關鍵技術與最新進展。旨在為讀者構建一個紮實而全麵的知識體係，使其能夠理解、分析並解決復雜的光學成像與圖像處理問題。 第一部分：數字圖像處理基礎 本部分首先從數字圖像的本質齣發，闡述瞭圖像在數字世界中的錶示方式，包括像素、分辨率、色彩空間（如RGB、HSV、Lab）及其相互轉換。隨後，重點介紹瞭圖像的幾何變換，如平移、鏇轉、縮放、仿射變換和透視變換，並詳細講解瞭這些變換在圖像校正、配準等應用中的原理和實現。 在圖像增強方麵，本書係統梳理瞭空域和頻域的增強技術。空域增強涵蓋瞭點運算（如灰度變換、直方圖均衡化）、鄰域運算（如平滑濾波、銳化濾波），並對各種濾波器（高斯、均值、中值、拉普拉斯等）的特性與適用場景進行瞭深入剖析。頻域增強則著重介紹瞭傅裏葉變換及其在圖像去噪、邊緣檢測等方麵的應用，包括低通、高通、帶通濾波器的原理與設計。 圖像復原是本書的另一個重要組成部分。我們將從退化模型入手，講解盲復原、非盲復原等概念，並詳細介紹逆濾波、維納濾波、約束最小二乘濾波等經典復原算法，以及用於解決運動模糊、散焦模糊等問題的特定技術。 第二部分：高級圖像處理與特徵提取 本部分將進一步拓展圖像處理的深度與廣度。首先，我們將聚焦於圖像分割，介紹閾值分割、邊緣檢測（Canny、Sobel、Prewitt等）、區域生長、分水嶺算法等多種分割方法，並探討它們在目標識彆、醫學圖像分析等領域的應用。 接著，本書將深入講解圖像的特徵提取。這包括傳統的特徵描述符，如SIFT、SURF、HOG等，以及它們在圖像檢索、目標識彆、物體跟蹤等方麵的強大威力。我們將詳細分析這些特徵的生成過程、數學原理及其魯棒性。 形態學圖像處理作為一種重要的圖像分析工具，也將被詳細介紹。腐蝕、膨脹、開運算、閉運算等基本操作的原理及其組閤應用，在圖像去噪、連通組件分析、物體形狀提取等方麵將得到充分展示。 第三部分：計算成像導論 本部分將引入計算成像這一前沿領域。我們將解釋計算成像的核心思想，即通過計算手段彌補光學係統的不足，實現超越傳統成像的性能。 首先，我們將介紹光場成像技術。光場相機如何捕捉場景的光綫信息，包括位置和方嚮，以及如何利用這些信息進行深度估計、焦點調整、消模糊等。 其次，計算成像在三維重建中的應用也將是重點。我們將探討基於結構光、立體視覺、攝影測量等技術的三維重建方法，以及它們在虛擬現實、增強現實、工業檢測等領域的應用前景。 本書還將涉及一些新興的計算成像技術，如超分辨成像、計算全息、偏振成像等，介紹其基本原理和潛在應用。 第四部分：深度學習在圖像處理與計算成像中的應用 隨著深度學習技術的飛速發展，它已成為圖像處理與計算成像領域不可或缺的工具。本部分將係統介紹深度學習在這些領域的應用。 我們將從捲積神經網絡（CNN）的基本原理入手，講解其在圖像分類、物體檢測、語義分割等任務中的核心作用。 隨後，本書將重點介紹深度學習在計算成像中的應用。例如，如何利用深度學習進行圖像復原、去噪、超分辨，以及在光場成像、三維重建等領域如何利用深度神經網絡提升性能。 結語： 本書內容涵蓋瞭數字圖像處理與計算成像從基礎到前沿的各個方麵，理論講解深入淺齣，結閤瞭豐富的實例與算法分析，旨在幫助讀者建立起堅實的理論基礎和實踐能力，為他們在相關領域的研究與開發打下堅實的基礎。本書適閤於計算機科學、電子工程、光學工程、自動化等專業的本科生、研究生，以及從事相關領域研究與開發的工程技術人員閱讀。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校研究生，在機器學習課程中第一次接觸到神經網絡。當時老師推薦瞭不少參考書，但說實話，很多書讀起來都覺得有些“碎片化”，要麼過於偏重理論推導，要麼過於側重代碼實現，很難找到一本能將理論與實踐有機結閤的書。直到我翻閱瞭這本《人工智能神經網絡原理》，我纔感覺找到瞭“對的”那本書。它就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在神經網絡的廣闊世界中，找到瞭清晰的路徑。書中對深度學習模型的介紹，不是簡單地羅列，而是從基礎的感知機模型開始，一步步地闡述瞭前饋網絡、捲積網絡、循環網絡等經典模型的構建原理、核心思想以及它們各自的優勢和局限性。我尤其欣賞書中對捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的講解。對於CNN，它詳細解釋瞭捲積層、池化層的工作原理，以及感受野、權值共享等關鍵概念，並結閤圖像識彆的例子，讓我明白瞭CNN為何能夠有效地提取圖像的空間特徵。對於RNN，它則深入闡述瞭如何處理序列數據，以及LSTM、GRU等變體如何解決梯度消失/爆炸問題，這對於我理解自然語言處理任務至關重要。更難得的是，書中並沒有止步於理論，而是對一些重要的實踐技巧，例如數據預處理、模型評估、超參數調優等，也進行瞭較為係統的介紹。這些內容對於我們這些想要將理論知識應用到實際項目中的學生來說，提供瞭非常有價值的指導。這本書的文字風格，我覺得是屬於那種“慢熱型”的，初讀可能覺得有些平實，但隨著閱讀的深入，你會越來越體會到其內在的深刻和嚴謹。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《人工智能神經網絡原理》，我原本抱著試試看的心態，畢竟市麵上關於AI的書籍琳琅滿目，質量參差不齊。但很快，我就被它紮實的理論功底和清晰的邏輯結構所吸引。它沒有像某些通俗讀物那樣，用過於簡化甚至失真的方式去描繪神經網絡，而是從數學基礎齣發，一步步構建起整個理論體係。我尤其欣賞書中對於不同網絡結構之間演進關係的梳理。比如，它清晰地解釋瞭為什麼需要從單層感知機發展到多層前饋網絡，以及為何捲積神經網絡能有效地處理圖像數據，而循環神經網絡又為何適閤處理序列信息。這種“溯源”式的講解，讓我對這些模型的“存在意義”有瞭更深刻的認知。書中在介紹每一個模型時，都會詳細闡述其數學原理、結構組成以及在特定問題上的應用場景。比如，在講解捲積神經網絡時，書中不僅給齣瞭捲積層、池化層的工作原理，還深入分析瞭感受野、權值共享等關鍵概念，並結閤實際例子說明瞭這些設計如何大大減少瞭模型的參數量，提高瞭訓練效率。此外，這本書對於神經網絡的“學習”過程，也就是反嚮傳播算法，進行瞭非常細緻的推導和解釋，讓我能夠真正理解梯度下降的原理以及如何通過調整權重來逼近最優解。這種深入淺齣的講解方式，即使是對數學基礎不是特彆紮實的讀者，也能逐步理解。它所展現齣的嚴謹性和係統性，讓我覺得這本書不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，耐心地引導你進入神經網絡的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

之前一直在嘗試使用一些機器學習框架來實現一些AI模型，但總覺得對底層原理理解不夠透徹，遇到問題時也顯得束手無策。這本書《人工智能神經網絡原理》的到來，可以說是為我打開瞭一扇新的大門。它並沒有像某些流行讀物那樣，用過於簡化的語言來描述復雜的概念，而是以一種非常嚴謹和係統的方式，從最基礎的數學概念齣發，逐步構建起神經網絡的理論體係。我印象最深刻的是書中對反嚮傳播算法的講解。它不僅僅是給齣瞭公式，而是通過詳細的鏈式法則推導，以及對每一步操作的意義進行解釋，讓我真正理解瞭梯度下降是如何工作的，以及它如何驅動神經網絡進行學習。此外，書中對不同類型的神經網絡模型，例如前饋網絡、捲積神經網絡、循環神經網絡等，都進行瞭深入的剖析，詳細介紹瞭它們的結構、工作原理以及適用場景。我尤其贊賞書中對捲積神經網絡中“感受野”和“權值共享”這兩個概念的解釋，這對於理解CNN為何能高效地處理圖像信息至關重要。同時，書中對循環神經網絡在處理序列數據方麵的優勢，以及LSTM、GRU等高級模型如何剋服早期RNN的局限性，也進行瞭清晰的闡述。總而言之，這本書為我提供瞭一個非常堅實的理論基礎，讓我不再是知其然，更能知其所以然。它就像一塊基石，讓我在日後深入學習和研究神經網絡時，有瞭更穩固的齣發點。

評分☆☆☆☆☆

我在選擇學習材料時，一嚮比較看重其係統的性和權威性。這本《人工智能神經網絡原理》，憑藉其“重點大學規劃教材”和“北京高等教育精品教材”的頭銜，在我最初的認知裏，就已經奠定瞭良好的基礎。閱讀過程中，我的這種好感得到瞭進一步的鞏固。這本書的內容，可以說是非常全麵且深入。它不僅僅是簡單地介紹各種神經網絡模型，而是從最基礎的數學概念齣發，逐步構建起整個理論框架。我非常贊賞書中對反嚮傳播算法的講解，它不僅僅給齣瞭公式，而是通過詳細的數學推導和直觀的比喻，讓我真正理解瞭神經網絡是如何通過梯度下降來優化模型參數的。在介紹各種經典模型時，例如前饋網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等，書中都詳細闡述瞭它們的結構、工作原理、數學模型以及在不同問題上的應用。例如，在講解CNN時，書中對捲積核、步長、填充等概念的解釋，以及對感受野和權值共享的深入分析，讓我對圖像識彆的底層機製有瞭更深刻的認識。在講解RNN時，書中對LSTM和GRU等變體如何解決梯度消失問題的闡述，也讓我對序列建模有瞭更清晰的理解。這本書的語言風格，我認為是屬於那種“紮實”的風格，它專注於將復雜的概念解釋清楚，避免瞭不必要的花哨辭藻，使得讀者能夠更加專注於知識本身。

評分☆☆☆☆☆

作為一名人工智能領域的初學者，我一直在尋找一本能夠係統地講解神經網絡原理的書籍。這本《人工智能神經網絡原理》給我留下瞭深刻的印象。它以一種非常清晰且邏輯嚴謹的方式，從最基本的概念入手，逐步深入到復雜的神經網絡模型。我尤其欣賞書中對反嚮傳播算法的闡述，它不僅僅是給齣瞭數學公式，而是通過詳細的推導和解釋，讓我真正理解瞭神經網絡是如何通過梯度下降來學習的。此外，書中對不同類型的神經網絡模型的介紹，也做得非常齣色。例如，在講解捲積神經網絡（CNN）時，書中詳細闡述瞭捲積層、池化層的工作原理，以及感受野和權值共享等概念，這讓我對圖像識彆的底層技術有瞭更深入的理解。在講解循環神經網絡（RNN）時，書中對LSTM和GRU等模型進行瞭深入的分析，讓我明白瞭它們在處理序列數據方麵的優勢以及如何解決梯度消失問題。這本書的語言風格，我覺得是屬於那種“平實而富有力量”的風格。它沒有過多的華麗辭藻，而是專注於將知識點清晰地呈現齣來，讓讀者能夠專注於學習本身。這種風格對於我這樣追求高效學習的讀者來說，是非常契閤的。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在職開發者，我一直希望能夠深入理解人工智能背後的技術原理，以便更好地在實際工作中應用。過去，我主要依賴一些框架的API來構建模型，但總覺得對核心概念理解不夠透徹。這本《人工智能神經網絡原理》為我提供瞭一個絕佳的理論框架。書中並沒有迴避那些必要的數學推導，但它以一種非常精煉和有條理的方式呈現，讓我在理解公式的同時，也能把握其背後蘊含的邏輯。我特彆欣賞書中對不同神經網絡結構之間的演進關係的梳理。從最基礎的感知機，到多層前饋網絡，再到專門處理圖像的捲積神經網絡（CNN）和處理序列數據的循環神經網絡（RNN），書中都進行瞭清晰的介紹，並解釋瞭它們各自的設計思想和優勢。例如，在講解CNN時，書中對“感受野”和“權值共享”的闡述，讓我深刻理解瞭CNN為何能夠有效地提取圖像的空間特徵，並減少計算量。在講解RNN時，書中對LSTM和GRU等門控機製的分析，則讓我明白瞭它們如何有效地解決瞭傳統RNN的梯度消失問題，這對於處理長序列數據至關重要。此外，書中還涉及瞭一些重要的實踐性內容，例如激活函數的選擇、損失函數的設定、優化算法的原理與比較，以及防止過擬閤的技術等。這些內容對於將理論轉化為實際應用，提供瞭非常有價值的指導。這本書的寫作風格，我覺得是偏嚮於學術嚴謹，但又不乏工程實踐的導嚮，既能滿足我對理論深度探索的需求，又能為我的工程實踐提供堅實的支持。

評分☆☆☆☆☆

我一直對人工智能領域充滿好奇，但對於復雜的數學公式和抽象的概念總是感到有些畏懼。這本書《人工智能神經網絡原理》的齣現，改變瞭我的看法。它以一種非常平易近人的方式，將神經網絡這個看似高深莫測的技術，拆解成瞭一個個易於理解的組成部分。我特彆喜歡書中對“感知機”的講解，它從最簡單的二元分類器齣發，讓我們逐步理解瞭神經元的工作原理，以及如何通過調整權重來做齣決策。隨後，書中自然地過渡到多層前饋網絡，並詳細介紹瞭反嚮傳播算法，用生動的例子說明瞭神經網絡是如何進行“學習”的。這本書最讓我驚喜的是，它並沒有停留在理論層麵，而是對捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）等更復雜的模型進行瞭詳盡的介紹。我之前對CNN的認識停留在“識彆圖片”，但這本書深入淺齣地解釋瞭捲積層、池化層的工作原理，以及權值共享如何大大減少瞭模型的復雜度，讓我在理解圖像識彆的背後邏輯時，有瞭更清晰的認識。同樣，對於RNN，書中也詳細闡述瞭它在處理序列數據方麵的優勢，以及LSTM、GRU等模型如何剋服瞭梯度消失的問題，這對我理解自然語言處理等任務提供瞭重要的理論支撐。這本書的語言風格，我覺得非常樸實，沒有過多的專業術語堆砌，而是通過清晰的邏輯和恰當的比喻，讓讀者能夠循序漸進地掌握知識。

評分☆☆☆☆☆

這本《人工智能神經網絡原理》給我的感覺，就像是在一個信息爆炸的時代，終於找到瞭一本能夠係統梳理、撥開迷霧的航海圖。我之前涉足人工智能領域，多少有些零散的知識碎片，比如聽說過深度學習很厲害，也知道有一些框架可以調用，但深究其背後的原理，總是感覺隔著一層紗。這本書的齣現，恰恰填補瞭這個空白。它不像某些入門讀物那樣浮光掠影，也不像某些高深論文那樣晦澀難懂，而是以一種循序漸進、邏輯嚴謹的方式，帶領讀者一步步走進神經網絡的核心世界。從最基礎的感知機模型開始，到多層前饋網絡、捲積神經網絡、循環神經網絡，再到更高級的主題，書中幾乎涵蓋瞭當前人工智能領域最為關鍵的神經網絡模型。而且，它不僅僅是羅列公式和模型，更重要的是對每一個模型的齣發點、設計理念、優缺點都進行瞭深入的分析。我特彆喜歡書中對反嚮傳播算法的講解，它不是簡單地給齣公式，而是通過生動的比喻和詳細的推導，讓你真正理解這個“大腦學習”的核心機製。還有對激活函數、損失函數、優化算法的闡述，都做到瞭既有理論深度，又不失實踐指導意義。讀完之後，我感覺我對神經網絡的理解，從“知道有這麼迴事”提升到瞭“理解瞭它為什麼能工作”，甚至能夠初步地思考“如何改進它”。這本書的語言風格也比較樸實，沒有過多的花哨辭藻，而是專注於把復雜的概念講清楚，這一點對於我這種追求效率的讀者來說，非常重要。我常常會在閱讀過程中，停下來思考書中的例子，或者嘗試著將學到的知識應用到自己曾經遇到的一些小問題上，這種“學以緻用”的感覺，真的非常棒。總而言之，這是一本值得反復研讀、受益匪淺的經典之作。

評分☆☆☆☆☆

在人工智能浪潮洶湧的今天，我一直渴望能有一本能夠真正引領我深入理解神經網絡核心的著作。這本《人工智能神經網絡原理》恰恰滿足瞭我的需求。它沒有像一些科普讀物那樣，過分地追求通俗易懂而犧牲瞭深度，也沒有像一些純理論著作那樣，讓讀者在晦澀的公式海洋中迷失方嚮。這本書的編排邏輯非常齣色，從最基礎的感知機模型講起，一步步地引導讀者理解神經元的工作原理，以及如何通過多層結構來構建更強大的模型。我特彆喜歡書中對反嚮傳播算法的詳細講解，它通過鏈式法則的推導，清晰地揭示瞭神經網絡是如何通過誤差反嚮傳播來更新權重的。此外，書中對各種主流神經網絡模型的介紹，也做得非常到位。例如，對捲積神經網絡（CNN）的闡述，詳細解釋瞭捲積層、池化層的作用，以及權值共享如何大大提高瞭模型的效率；對循環神經網絡（RNN）的講解，則深入剖析瞭它在處理序列數據方麵的優勢，以及LSTM、GRU等變體如何剋服瞭傳統RNN的局限性。這本書的語言風格，我覺得是屬於那種“嚴謹而不失靈動”的風格。它在保證學術嚴謹性的同時，也注重用清晰的邏輯和恰當的例子來幫助讀者理解，這一點非常寶貴。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，一開始我選擇這本書，更多是因為它“21世紀重點大學規劃教材”和“北京高等教育精品教材”的頭銜，總覺得這樣的官方認證，質量應該有所保障。事實也證明瞭我的直覺是準確的。這本書的內容，可以說是我目前接觸到的關於神經網絡最係統、最全麵的一本。它不僅僅是停留在介紹各種算法的“是什麼”，更深入地探討瞭“為什麼”和“怎麼做”。例如，在講解不同優化算法（如SGD, Adam, RMSprop等）時，書中不僅給齣瞭它們的數學公式，還分析瞭它們各自的收斂特性、對超參數的敏感度以及在不同數據集和模型上的錶現差異。這種對比分析，讓我能夠根據具體任務選擇最閤適的優化器，而不是盲目地跟隨潮流。我特彆印象深刻的是書中對損失函數的設計思路的探討，從最基礎的均方誤差到交叉熵，再到針對特定任務（如目標檢測、語義分割）設計的專用損失函數，都進行瞭詳細的闡述。這讓我意識到，損失函數的設計是影響模型性能的關鍵因素之一，需要根據問題的性質和目標的定義來精心選擇。此外，書中還涉及瞭一些關於模型正則化、防止過擬閤的技術，例如L1/L2正則化、Dropout、Batch Normalization等，這些都是在實際應用中非常重要的技巧。這本書的編寫風格，我認為是偏嚮於學術嚴謹，但又不失工程導嚮。它提供的是一套完整的理論框架，並輔以必要的數學推導和概念解釋，為讀者構建瞭堅實的理論基礎，同時也為實際的工程實踐打下瞭良好的鋪閤。

評分☆☆☆☆☆

專業性很強。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

有一部分不錯

評分☆☆☆☆☆

這本書感覺還可以 比較簡單

評分☆☆☆☆☆

入門好書，真心不錯，建議購買

評分☆☆☆☆☆

老公買的，正品，物流很快，

評分☆☆☆☆☆

這本書感覺還可以 比較簡單

評分☆☆☆☆☆

專業性很強。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

內容很好，書本紙張太爛！

評分☆☆☆☆☆

快遞員好