神经网络算法与实现 基于Java语言 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[巴西] Fábio，M.，Soares，法比奥，Alan ... 著，范东来，封强 译

图书标签:

• 神经网络
• Java
• 机器学习
• 深度学习
• 算法
• 人工智能
• 数据挖掘
• 模式识别
• 计算方法
• 编程实现

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115460936

版次：1

商品编码：12165339

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-09-01

用纸：胶版纸

页数：189

正文语种：中文

编辑推荐

神经网络已成为从大量原始的，看似无关的数据中提取有用知识的强大技术。 Java语言是用于实现神经网络的zui合适的工具之一，也是现阶段非常流行的编程语言之一，包含多种有助于开发的API和包，具有“一次编写，随处运行”的可移植性。

本书完整地演示了使用Java开发神经网络的过程，既有非常基础的实例也有高级实例。首先，你将学习神经网络的基础知识、感知机及其特征。 然后，你将使用学到的概念来实现自组织映射网络。 此外，你还会了解一些应用，如天气预报、疾病诊断、客户特征分析和光学字符识别（OCR）等。 zui后，你将学习实时优化和自适应神经网络的方法。

首先，你将学习神经网络的基础知识和它们的学习过程。 然后我们关注感知机及其特征。 接下来，您将使用您学到的概念实现自组织映射。 此外，您将了解一些应用，如天气预报，疾病诊断，客户特征分析和光学字符识别（OCR）。 zui后，您将学习优化和适应实时神经网络的方法。

本书所有的示例都提供了说明性的源代码，这些源代码综合了面向对象编程（OOP）概念和神经网络特性，以帮助你更好的学习。

通过阅读本书，你讲能够：
掌握神经网络的知识及其用途；
运用常见实例开发神经网络；
探索和编码zui广泛使用的学习算法，让你的神经网络可以从大多数类型的数据中学习 知识；
发现神经网络的无监督学习过程的力量，提取隐藏在数据背后的内在知识；
应用实际示例（如天气预测和模式识别）中生成的代码；
了解如何选择zui合适的学习参数，以确保应用更高效；
选择数据集，将数据集切分为训练集、测试集和验证集，并探索验证策略；
了解如何改善和优化神经网络。

内容简介

人工神经网络是由众多连接权值可调的神经元连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点，能够完成模式识别、机器学习以及预测趋势等任务。
本书通过9章内容，并结合Java编程语言，由浅入深地介绍了神经网络算法的应用。书中涉及神经网络的构建、神经网络的结构、神经网络的学习、感知机、自组织映射等核心概念，并将天气预测、疾病诊断、客户特征聚类、模式识别、神经网络优化与自适应等经典案例囊括其中。本书在附录中详细地指导读者进行开发环境的配置，帮助读者更加顺利地进行程序开发。
本书非常适合对神经网络技术感兴趣的开发人员和业余读者阅读，读者无需具备Java编程知识，也无需提前了解神经网络的相关概念。本书将从零开始为读者进行由浅入深地讲解。

作者简介

Fábio M. Soares拥有帕拉联邦大学（Universidade Federal do Pará，UFPA）的计算机应用专业硕士学位，目前是该所大学的在读博士生。他从2004年开始就一直在设计神经网络解决方案，在电信、化学过程建模等多个领域开发了神经网络技术的应用，他的研究主题涉及数据驱动建模的监督学习。
他也是一名个体经营者，为巴西北部的一些中小型公司提供IT基础设施管理和数据库管理等服务。在过去，他曾为大公司工作，如Albras（世界上zui重要的铝冶炼厂之一）和Eletronorte（巴西的一个大型电源供应商）。他也有当讲师的经历，曾在***联邦农业大学（Federal Rural University）和卡斯塔尼亚尔的一个学院授课，两所学校都在帕拉州，所教的学科涉及编程和人工智能。
他出版了许多作品，其中许多都有英文版，所有作品都是关于针对某些问题的人工智能技术。他在众多权v会议上发表了一系列学术文章，如TMS（矿物金属和材料学会）、轻金属学会和智能数据工程、自动学习学会等学术会议。他还为Intech写过两章内容。
Alan M.F. Souza是来自***高级研究所（Instituto de Estudos Superiores da Amaz?nia，IESAM）的计算机工程师。他拥有软件项目管理的研究生学位以及帕拉联邦大学（Universidade Federal do Pará，UFPA）的工业过程（计算机应用）硕士学位。自2009年以来，他一直从事神经网络方面的工作，并从2006年开始与巴西的IT公司合作进行Java、PHP、SQL和其他编程语言的开发。他热衷于编程和计算智能。目前，他是***大学（Universidade da Amaz?nia，UNAMA）的教授和帕拉联邦大学的在读博士生。

目录

第1章 初识神经网络 1
1．1 探索神经网络 1
1．2 为什么要用人工神经网络 2
1．3 神经网络的构造 3
1．3．1 基础元素——人工神经元 3
1．3．2 赋予神经元生命——
激活函数 4
1．3．3 基础值——权值 5
1．3．4 重要参数——偏置 5
1．3．5 神经网络组件——层 5
1．4 神经网络结构 6
1．4．1 单层神经网络 7
1．4．2 多层神经网络 7
1．4．3 前馈神经网络 8
1．4．4 反馈神经网络 8
1．5 从无知到有识——学习过程 8
1．6 实践神经网络 9
1．7 小结 15
第2章 神经网络是如何学习的 16
2．1 神经网络的学习能力 16
2．2 学习范式 17
2．2．1 监督学习 17
2．2．2 无监督学习 18
2．3 系统结构——学习算法 19
2．3．1 学习的两个阶段——训练
和测试 20
2．3．2 细节——学习参数 21
2．3．3 误差度量和代价函数 22
2．4 学习算法示例 22
2．4．1 感知机 22
2．4．2 Delta规则 23
2．5 神经网络学习过程的编码 23
2．5．1 参数学习实现 23
2．5．2 学习过程 24
2．5．3 类定义 26
2．6 两个实例 33
2．6．1 感知机（报警系统） 34
2．6．2 ADALINE（交通预测） 37
2．7 小结 42
第3章 运用感知机 43
3．1 学习感知机神经网络 43
3．1．1 感知机的应用和局限性 44
3．1．2 线性分离 44
3．1．3 经典XOR（异或）
例子 45
3．2 流行的多层感知机（MLP） 47
3．2．1 MLP属性 48
3．2．2 MLP权值 49
3．2．3 递归MLP 50
3．2．4 MLP在OOP范式中的
结构 50
3．3 有趣的MLP应用 51
3．3．1 使用MLP进行分类 51
3．3．2 用MLP进行回归 53
3．4 MLP的学习过程 54
3．4．1 简单但很强大的学习
算法——反向传播 55
3．4．2 复杂而有效的学习算法——
Levenberg–Marquardt 57
3．5 MLP实现 58
3．5．1 实战反向传播算法 61
3．5．2 探索代码 62
3．6 Levenberg–Marquardt实现 66
3．7 实际应用——新生入学 68
3．8 小结 71
第4章 自组织映射 72
4．1 神经网络无监督学习方式 72
4．2 无监督学习算法介绍 73
4．3 Kohonen 自组织映射 76
4．3．1 一维SOM 77
4．3．2 二维SOM 78
4．3．3 逐步实现自组织映射网络
学习 80
4．3．4 如何使用SOM 81
4．4 Kohonen算法编程 81
4．4．1 探索Kohonen类 84
4．4．2 Kohonen实现
（动物聚类） 86
4．5 小结 88
第5章 天气预测 89
5．1 针对预测问题的神经网络 89
5．2 无数据，无神经网络——
选择数据 91
5．2．1 了解问题——天气变量 92
5．2．2 选择输入输出变量 92
5．2．3 移除无关行为——
数据过滤 93
5．3 调整数值——数据预处理 94
5．4 Java实现天气预测 96
5．4．1 绘制图表 96
5．4．2 处理数据文件 97
5．4．3 构建天气预测神经网络 98
5．5 神经网络经验设计 101
5．5．1 选择训练和测试
数据集 101
5．5．2 设计实验 102
5．5．3 结果和模拟 103
5．6 小结 105
第6章 疾病诊断分类 106
6．1 什么是分类问题，以及如何应用
神经网络 106
6．2 激活函数的特殊类型——
逻辑回归 107
6．2．1 二分类VS多分类 109
6．2．2 比较预期结果与产生
结果——混淆矩阵 109
6．2．3 分类衡量——灵敏度和
特异性 110
6．3 应用神经网络进行分类 111
6．4 神经网络的疾病诊断 114
6．4．1 使用神经网络诊断
乳腺癌 114
6．4．2 应用神经网络进行早期糖
尿病诊断 118
6．5 小结 121
第7章 客户特征聚类 122
7．1 聚类任务 123
7．1．1 聚类分析 123
7．1．2 聚类评估和验证 124
7．1．3 外部验证 125
7．2 应用无监督学习 125
7．2．1 径向基函数神经网络 125
7．2．2 Kohonen 神经网络 126
7．2．3 数据类型 127
7．3 客户特征 128
7．4 Java实现 129
7．5 小结 135
第8章 模式识别（OCR案例） 136
8．1 什么是模式识别 136
8．1．1 定义大量数据中的
类别 137
8．1．2 如果未定义的类没有被
定义怎么办 138
8．1．3 外部验证 138
8．2 如何在模式识别中应用神经网络
算法 138
8．3 OCR问题 140
8．3．1 简化任务——数字
识别 140

8．3．2 数字表示的方法 140
8．4 开始编码 141
8．4．1 生成数据 141
8．4．2 构建神经网络 143
8．4．3 测试和重新设计——
试错 144
8．4．4 结果 145
8．5 小结 148
第9章 神经网络优化与自适应 149
9．1 神经网络实现中的常见问题 149
9．2 输入选择 150
9．2．1 数据相关性 150
9．2．2 降维 151
9．2．3 数据过滤 152
9．3 结构选择 152
9．4 在线再训练 154
9．4．1 随机在线学习 155
9．4．2 实现 156
9．4．3 应用 157
9．5 自适应神经网络 159
9．5．1 自适应共振理论 159
9．5．2 实现 160
9．6 小结 162
附录A NetBeans环境搭建 163
附录B Eclipse环境搭建 175
附录C 参考文献 186

《深度学习前沿理论与实践》 内容简介 在信息爆炸和计算能力飞速发展的时代，人工智能的浪潮席卷全球，而深度学习作为其中的核心驱动力，正以前所未有的速度改变着我们的生活、工作乃至思考方式。从图像识别、语音交互到自然语言处理，再到自动驾驶、医疗诊断，深度学习的应用场景日益广泛，其背后强大的算法模型和精巧的工程实现，正成为引领科技革命的关键。 本书《深度学习前沿理论与实践》旨在为读者构建一个全面、深入且具有前瞻性的深度学习知识体系。我们并非简单罗列堆砌技术术语，而是力求从理论的根基出发，逐步深入到前沿的探索，最终落脚于实际的工程实践，帮助读者不仅理解“是什么”，更能洞悉“为什么”以及“如何做”。 第一部分：深度学习的基石——数学与统计学基础 在踏入深度学习的殿堂之前，扎实的数学功底是不可或缺的。本部分将系统回顾并重点梳理深度学习所需的数学和统计学知识，确保读者即使背景各异，也能快速有效地衔接。 线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等核心概念，是理解神经网络中数据表示、权重更新和模型变换的基石。我们将通过直观的例子解释这些概念在神经网络中的具体应用，例如如何用矩阵乘法高效地表示层与层之间的信息传递。 微积分：导数、梯度、链式法则等是深度学习模型训练的关键。我们将详细阐述梯度下降及其变种（如SGD、Adam）的工作原理，解释如何利用微积分计算损失函数的梯度，从而指导模型参数的优化。 概率论与数理统计：概率分布、期望、方差、贝叶斯定理等，对于理解模型的鲁棒性、正则化技术以及评估模型性能至关重要。我们将讲解如最大似然估计、最大后验估计等统计学原理如何指导模型参数的学习。 信息论基础：交叉熵、KL散度等概念，在定义损失函数和衡量模型输出与真实标签之间的差异时发挥着核心作用。 第二部分：神经网络的演进之路——从感知器到深度网络 本部分将带领读者回顾神经网络的发展历程，从最基础的感知器模型出发，逐步构建起对现代深度学习模型的理解。 感知器与多层感知器（MLP）：讲解单层感知器的局限性，以及如何通过引入隐藏层和非线性激活函数，构建强大的多层感知器，使其能够解决更复杂的问题。 激活函数：Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种（Leaky ReLU, ELU等）的特性、优缺点及其在不同网络结构中的应用场景。 损失函数：均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）、Hinge Loss等，以及它们在回归、分类等任务中的选择原则。 反向传播算法：这是神经网络训练的核心算法。我们将深入剖析反向传播的数学原理，并通过图解和伪代码清晰地展示其计算过程，帮助读者理解误差如何层层回传并更新网络权重。 第三部分：现代深度学习的核心架构 本部分将聚焦于当前深度学习领域最主流、最成功的几种神经网络架构，深入剖析它们的原理、优势以及典型应用。 卷积神经网络（CNN）： 卷积层：讲解卷积核、感受野、步长、填充等核心概念，以及它们如何有效地提取图像的空间特征。 池化层：最大池化、平均池化等，以及它们如何降低特征图的维度，增强模型的平移不变性。 经典CNN模型：LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception等模型的结构演变和创新点，以及它们在图像分类、目标检测、图像分割等任务中的突破性贡献。 CNN在计算机视觉中的应用：图像识别、人脸识别、物体检测、图像生成等。 循环神经网络（RNN）： 序列建模：RNN如何处理序列数据，通过隐藏状态记忆历史信息。 长短期记忆网络（LSTM）与门控循环单元（GRU）：讲解它们如何解决标准RNN的梯度消失/爆炸问题，从而捕捉长距离依赖关系。 RNN在自然语言处理中的应用：文本生成、机器翻译、情感分析、语音识别等。 Transformer模型： 自注意力机制（Self-Attention）：这是Transformer的核心创新，我们将详细解释其工作原理，以及它如何克服RNN的长序列处理瓶颈，实现更高效的并行计算和全局信息捕获。 多头注意力（Multi-Head Attention）：如何通过并行计算多个注意力头，从不同角度捕获信息。 位置编码（Positional Encoding）：如何在没有循环结构的情况下，为序列数据引入位置信息。 Encoder-Decoder架构：Transformer在机器翻译等序列到序列任务中的典型应用。 Transformer及其变种（BERT, GPT系列等）在NLP领域的革命性影响。 第四部分：模型训练与优化技巧 模型的性能不仅仅取决于架构，更离不开精细的训练和优化策略。本部分将深入探讨提升模型训练效率和泛化能力的关键技术。 优化器： 基础优化器：SGD, Momentum, AdaGrad, RMSProp。 自适应学习率优化器：Adam, AdamW等，分析它们在不同场景下的表现。 学习率衰减策略：Step Decay, Exponential Decay, Cosine Annealing等，如何动态调整学习率以加速收敛并避免局部最优。 正则化技术： L1/L2正则化：抑制模型复杂度，防止过拟合。 Dropout：随机失活神经元，强制网络学习更鲁棒的特征。 Batch Normalization：加速训练，稳定模型，减少对初始化敏感度。 数据增强（Data Augmentation）：通过对输入数据进行随机变换，扩充训练集，提高模型泛化能力。 模型评估与调优： 性能指标：准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC等，以及它们在不同任务中的适用性。 交叉验证： K-fold Cross-validation等，更可靠地评估模型性能。 超参数调优：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法。 第五部分：深度学习的进阶主题与前沿探索 在掌握了基础和核心架构后，本部分将带领读者探索深度学习领域的更多激动人心的前沿技术和研究方向。 生成模型： 生成对抗网络（GAN）：Generator和Discriminator的博弈，以及其在图像生成、风格迁移等领域的强大能力。 变分自编码器（VAE）：基于概率模型的生成方法，理解潜在空间的表示。 迁移学习（Transfer Learning）与少样本学习（Few-Shot Learning）： 如何利用预训练模型加速新任务的学习。 在数据稀缺的情况下，如何训练出性能良好的模型。 图神经网络（GNN）： 处理非结构化数据，如社交网络、分子结构等。 图的表示、卷积操作在图上的应用。 强化学习（Reinforcement Learning）基础： 智能体、环境、奖励、策略等核心概念。 Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN)等。 可解释性AI（Explainable AI, XAI）： 理解模型的决策过程，提高模型的可信度。 LIME, SHAP等方法。 第六部分：深度学习的工程实践与应用 理论的价值最终体现在实践。本部分将侧重于深度学习模型的落地部署，以及在实际场景中的应用案例。 主流深度学习框架介绍：TensorFlow, PyTorch等框架的特点、核心API以及开发流程。 模型部署： 服务器端部署：使用TensorFlow Serving, TorchServe等。 移动端/边缘端部署：TensorFlow Lite, PyTorch Mobile等。 模型压缩与量化：减小模型体积，提高推理速度。 实际应用案例分析： 自动驾驶中的感知与决策。 医疗影像分析与诊断辅助。 智能客服与推荐系统。 金融风控与量化交易。 自然语言理解在搜索引擎、智能助手中的应用。 本书特色 理论与实践并重：每个核心概念都将结合理论推导和代码示例，让读者“知其然”也“知其所以然”。 循序渐进，由浅入深：从基础数学概念到复杂的前沿模型，逻辑清晰，适合不同背景的读者。 前瞻性与实用性兼顾：覆盖了当前最热门的深度学习技术，并提供了实用的工程实践指导。 精选案例，启发思考：通过分析真实的行业应用案例，激发读者在各自领域探索深度学习的潜能。 《深度学习前沿理论与实践》不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往人工智能未来的窗口。无论您是计算机科学专业的学生、软件工程师、数据科学家，还是对人工智能充满好奇的研究者，本书都将是您探索深度学习世界、掌握未来关键技术不可或缺的指南。我们期待与您一同，在深度学习的浪潮中，乘风破浪，创造无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，不像市面上很多技术书籍那样枯燥乏味。作者在讲解神经网络的算法时，经常会穿插一些生动的比喻和实际生活中的例子，让我感觉学习过程非常轻松有趣。例如，在解释反向传播算法时，作者将其类比成“从错误中学习”的过程，这让我一下子就理解了其核心思想。而且，书中关于神经网络的各个组成部分，比如权值、偏置、激活函数等等，都进行了非常形象化的解释，让我不再觉得这些是冰冷的数学公式。更难得的是，书中不仅仅是理论的堆砌，还提供了大量的Java代码片段，并且这些代码不仅仅是“能跑”，更是“好懂”。作者在代码的注释方面做得非常到位，让我这个对Java不太精通的读者也能快速理解其中的逻辑。我尤其喜欢书中的一些“小贴士”，这些都是作者在实践中积累的宝贵经验，对我的学习非常有指导意义。总的来说，这本书就像一位耐心且风趣的老师，带领我一步步走进神经网络的世界。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在互联网公司工作的工程师，主要负责后端开发，但公司最近开始大力发展AI相关的业务，我感觉自己需要快速学习一些AI的基础知识，特别是神经网络。偶然间在网上看到了这本书的介绍，立刻下单购买了。这本书的优点在于它并没有仅仅停留在理论层面，而是非常注重实战。作者在讲解理论知识的同时，会穿插大量的Java代码实现，这些代码不仅可以直接运行，而且注释非常详细，能够帮助我理解每一行代码的作用。我印象最深刻的是关于反向传播算法的部分，作者用了好几种不同的方式来解释，并且通过具体的例子演示了如何用Java来实现梯度下降的过程。这让我这个后端工程师也能轻松理解其中的数学原理。此外，书中还提到了在实际项目中可能会遇到的一些问题，比如过拟合、欠拟合等，并给出了一些解决方案，这对于我们这些需要将理论应用于实际工作的人来说，是非常宝贵的经验。这本书的排版也很舒服，字体大小适中，章节划分清晰，阅读起来不费力。

评分☆☆☆☆☆

我是一个业余的编程爱好者，对AI领域充满了好奇，一直想自己动手实践一下。虽然之前看过一些AI的科普文章，但总觉得不够深入。朋友推荐了这本书，说里面的Java代码很实用。拿到书后，我被它严谨的结构和循序渐进的讲解方式吸引了。作者从最简单的神经元模型开始，一步步构建起复杂的神经网络，这种教学方式非常适合我这样没有专业背景的读者。书中的Java代码并不是那种晦涩难懂的“黑科技”，而是非常贴近实际应用，有很多可以直接拿来修改和使用的例子。比如，我跟着书中的例子训练了一个简单的手写数字识别模型，虽然结果不是最顶尖的，但整个过程让我对神经网络的工作流程有了非常直观的认识。书中还提到了一些常见的优化技巧，比如学习率的调整、激活函数的选择等，这些都是在实际应用中非常重要的细节。这本书让我感觉AI不再是遥不可及的科学，而是可以通过代码去实现的工具。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在准备考研的大学生，目标是人工智能方向。在选择复习资料时，我对比了很多书籍，最终选择了这本《神经网络算法与实现》。这本书最大的亮点在于它系统地介绍了各种经典的神经网络模型，从最基础的感知机，到后来发展的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），都有详细的阐述。作者在讲解每一个模型时，都会先介绍其提出的背景、解决的问题，然后再深入讲解其结构和工作原理。而且，书中的数学推导非常严谨，每一处公式的来源和含义都解释得很清楚，这对于我这种需要扎实数学功底的学生来说，非常有帮助。我特别喜欢的是作者在讲解CNN和RNN时，用了很多图示来帮助理解，这使得抽象的模型变得更加直观。书中的Java代码实现也让我受益匪浅，我不仅能通过代码来验证理论知识，还能学习到如何在实际中应用这些算法。总的来说，这本书的内容非常全面，能够为我的考研复习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装非常精美，封面设计简洁大气，一看就很有技术含量。我是一名计算机专业的学生，一直对人工智能和机器学习很感兴趣，所以看到这本书的时候就立刻被吸引了。虽然书名听起来有些学术化，但当我翻开第一页，就被作者清晰的逻辑和严谨的论述深深吸引了。第一章就从神经网络的基本概念讲起，用通俗易懂的语言解释了神经元的工作原理，以及感知机的局限性。接着，作者循序渐进地介绍了多层感知机、反向传播算法等核心内容，并且还穿插了一些历史故事，让我对神经网络的发展有了更深的认识。书中的代码示例非常详细，我跟着书中的步骤敲了一遍，感觉自己真的能够一步步构建起一个神经网络模型。而且，作者还提供了很多思考题，鼓励读者动手实践，这对我来说是非常有价值的学习方式。总的来说，这本书的深度和广度都非常适合初学者入门，同时也能为有一定基础的读者提供更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

好东西，看得见，非常不错

评分☆☆☆☆☆

很好的深度学习书，推荐。

评分☆☆☆☆☆

冲着项目实战买的，还没看，看过了再追加评论

评分☆☆☆☆☆

正版图书，字迹清晰，非常满意

评分☆☆☆☆☆

京东购物没话说，小哥都特别给力。

评分☆☆☆☆☆

不错的书，备在那里慢慢消化

评分☆☆☆☆☆

送货速度快，非常方便，书很不错

评分☆☆☆☆☆

不能给零分真是遗憾。为啥会有这么多b神推荐这本书？这谁看得懂？几乎每页都是公式，中文部分的因果关系逻辑非常跳跃。就是一本教科书。不值得买，钱打水漂了

评分☆☆☆☆☆

书籍不错，值得认真学习，不错强化人工智能