神经网络的综合基础 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:清华大学出版社

作者:Simon Haykin

出品人:

页数:876

译者:

出版时间:2001-10-1

价格:78.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302049364

丛书系列:国际知名大学原版教材——信息技术学科与电气工程学科系列

图书标签:

神经网络
AI
人工智能与信息处理
认知科学
计算机技术
英文原版
算法
程序员
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
算法基础
数据处理
数学基础
模型训练
特征工程
学习理论

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具体描述

《智能时代的算法之光》洞悉驱动未来变革的核心力量，解码构建智能世界的底层逻辑。在这个飞速发展的智能时代，我们正以前所未有的速度迈入一个由数据、算法和算力构建的新纪元。从智能手机上的语音助手，到自动驾驶汽车的精准导航，再到医疗诊断的个性化辅助，各种先进的技术应用层出不穷，深刻地改变着我们的生活、工作和社会形态。然而，在这令人目眩的科技浪潮之下，究竟是何种力量在驱动这一切？又是什么样的原理让机器能够“思考”和“学习”？《智能时代的算法之光》将带领您深入探究这些问题的本质，揭示驱动智能时代发展的核心——算法的奥秘。本书并非对某一特定技术的详尽讲解，而是致力于为读者构建一个广阔而清晰的认知框架，帮助您理解智能技术背后的通用原理与发展脉络。我们将从最基础的逻辑出发，追溯算法的起源，理解其在信息处理和问题解决中的核心作用。您将了解到，无论多么复杂的智能系统，其本质都离不开一系列精心设计的指令和规则，而算法正是这些指令和规则的集合。本书将重点阐释通用数据处理与模式识别的基本思想。我们不仅会介绍数据的重要性，还将探讨如何从海量数据中提取有价值的信息，以及如何发现隐藏在数据背后的规律。书中会涉及一些基础的统计学概念，帮助您理解数据分析的基石，以及如何用数学语言来描述和量化现实世界。这包括对概率论的初步介绍，让您了解不确定性是如何被纳入计算和决策过程的，以及信息论的基本原理，帮助您理解信息是如何被编码、传输和理解的。此外，本书还会深入探讨决策树、支持向量机等经典算法的思想精髓。您将学习到如何利用这些算法来解决分类、回归等实际问题，并理解其背后的数学模型和推理过程。我们将用直观易懂的方式解释这些算法如何通过学习数据来做出预测和判断，以及它们在早期人工智能研究中的关键地位。本书还将引导您认识计算思维的重要性。您将理解如何将复杂的问题分解为一系列可管理的步骤，并用抽象的逻辑来描述这些步骤。这种思维方式不仅是理解算法的关键，更是解决现实世界中各种挑战的有力工具。我们将通过一些经典的例子，展示计算思维如何在不同领域发挥其独特的优势。本书的另一大亮点在于对学习理论的初步探索。我们将介绍不同类型的学习范式，例如监督学习、无监督学习和强化学习的宏观概念。您将了解到，这些学习范式代表了机器从经验中获取知识的不同途径，而这些途径构成了现代智能技术的核心能力。我们将探讨它们各自的适用场景和基本原理，以及它们如何通过调整参数来不断优化自身性能。《智能时代的算法之光》还关注算法的评估与优化。理解算法的有效性和效率至关重要。本书将为您介绍一些基本的评价指标，帮助您判断一个算法的优劣，并探讨如何通过调整算法的设计或改进数据处理方式来提升其性能。这包括对计算复杂度的初步认识，让您理解算法在处理大规模数据时可能遇到的效率问题。最后，本书将着眼于智能技术发展的未来趋势，并探讨算法在其中扮演的关键角色。我们将展望人工智能在各个领域的潜在应用，并分析驱动这些应用发展的核心算法原理。您将有机会了解，随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，算法将如何继续拓展人类的认知边界，并为社会带来更加深刻的变革。《智能时代的算法之光》并非一本枯燥的技术手册，而是一次智慧的启迪之旅。它旨在激发您对智能技术的好奇心，为您提供一个坚实的理论基础，让您能够更深入地理解这个正在被算法重塑的世界。无论您是技术爱好者、学生、还是希望提升自身在智能时代竞争力的专业人士，本书都将为您带来宝贵的洞见与启发。让我们一起点亮算法之光，照亮智能时代的无限可能。

作者简介

目录信息

Preface xvii
Acknowledgments xxi
Abbreviations and Symbols xxiii
1 Introduction
2 Learning Processes
3 single Layer Perceptrons
4 Multilayer Perceptrons
5 Radial-Basis Function Networks
6 Support Vector Machines
7 Committee Machines
8 Principal Components Analysis
9 Self-Organizing Maps
……
Epilogue
Bibliography
Index
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

这是我的第一本神经网络的教材，也是我至今认为国内可以见到的最好的神经网络教材，有的地方（比如基于信息论的分类和混沌那部分）涉及的数学比较深，但作者深入浅出的文风，完全不影响你对结论的直观理解。由于作者是做信号处理的，所以对于电子系的学生，应该非常熟悉并习惯...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名在相关领域摸爬滚打多年的从业者，我一直试图寻找一本能够系统性地梳理神经网络核心思想的图书。而这本书，无疑满足了我的期待，甚至超出了预期。它不仅仅是对现有理论的简单罗列，更是在逻辑结构和知识体系的构建上做得非常出色。从早期的感知机模型，到后来的多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络，以及如今炙手可热的Transformer模型，书中都进行了脉络清晰的梳理。更令人称道的是，它并没有回避神经网络模型背后涉及的各种优化算法和正则化技术，而是将它们有机地融入到模型讲解中，让读者在理解模型的同时，也掌握了如何有效地训练和调整它们。我尤其欣赏书中对损失函数和梯度下降算法的深入剖析，这对于理解模型的学习过程至关重要。此外，书中还提及了一些前沿的研究方向和挑战，为我们这些老兵也提供了新的思考维度。这绝对是一本值得反复阅读和参考的宝典，它帮助我重新审视了自己对神经网络的理解，也为我未来的研究方向提供了新的启示。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直让我大开眼界，虽然我并非专业人士，但这本书的描述让我仿佛置身于一个奇妙的算法世界。它深入浅出地解析了神经网络的各种构建模块，从最基础的神经元模型，到复杂的深度学习架构，都进行了细致的阐述。我尤其喜欢书中对各种激活函数的直观解释，那些图示和类比真的太有帮助了，一下子就将抽象的概念变得生动形象。而且，书中并没有止步于理论的堆砌，还巧妙地融入了一些实际应用的例子，比如图像识别、自然语言处理等等。读到这里，我仿佛看到了这些神奇的技术是如何被创造出来的，也让我对接下来的学习充满了期待。我本来对这个领域一窍不通，但这本书的循序渐进的讲解方式，让我感觉每一步都踏实可靠。即使是一些相对复杂的数学公式，也通过清晰的推导和解释，变得更容易理解。总而言之，这是一本非常适合初学者入门的图书，它点燃了我对神经网络的兴趣，也为我后续更深入的学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在寻找能够提升我在数据科学领域技能的书籍，偶然间看到了这本书的推荐，便毫不犹豫地入手了。读完之后，我只能说，这是一次非常值得的投入。这本书并没有直接教你如何写代码实现某个算法，而是从更加宏观的层面，探讨了神经网络的“为什么”和“如何”。它深入浅出地讲解了神经网络的设计哲学，以及背后支撑这些设计的数学原理。我特别喜欢书中对不同网络结构优缺点的对比分析，以及在特定场景下选择哪种网络模型的考量。读到关于注意力机制的部分，更是让我茅塞顿开，它以非常直观的方式解释了为何Transformer模型能够如此成功。书中还强调了模型的可解释性问题，这在当下人工智能领域尤为重要，能够帮助我们更好地理解模型的决策过程，从而提高模型的可靠性和安全性。这本书的知识密度很高，但讲解方式却非常友好，即使是复杂的概念，也能通过恰当的比喻和例子来阐释，让我能够轻松地吸收和理解。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能的底层逻辑感到好奇，特别是神经网络是如何模拟人类大脑的学习过程。这本书的到来，可以说是满足了我长久以来的求知欲。它从最基础的生物神经元模型出发，逐步构建起人工神经网络的概念，然后深入到各种经典和现代的神经网络架构。书中对反向传播算法的讲解尤其精彩，它通过一步步的推导，让原本晦涩的数学公式变得清晰易懂。我发现，这本书不仅仅是理论的堆砌，它还非常注重培养读者的理解能力。例如，书中在介绍不同激活函数时，会详细分析它们的数学性质以及在实际应用中的影响，这让我能够更深入地理解为什么某些函数更适合特定的任务。同时，书中还穿插了一些关于神经网络发展历史的介绍，这让我能够站在巨人的肩膀上去理解当前的成就。总的来说，这本书就像一位循循善诱的导师，引导我一步步探索神经网络的奥秘，让我对人工智能有了更加深刻和系统的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书以一种非常系统化的方式，为我构建了一个关于神经网络的完整知识框架。我之前接触过一些零散的神经网络知识，但总是感觉像是在拼凑一块块碎片。而这本书，则将这些碎片巧妙地连接起来，形成了一幅清晰而完整的图景。它从根本上剖析了神经网络的数学基础，包括线性代数、微积分等，但又不会让人感到枯燥乏味，而是将它们巧妙地融入到神经网络的讲解中。书中对各种模型的介绍，比如CNN、RNN、GAN等，都做了深入的剖析，并且解释了它们各自的适用场景和局限性。我尤其喜欢书中对损失函数和优化算法的讲解，这让我明白了模型是如何通过迭代来不断学习和改进的。此外，书中还讨论了模型评估和过拟合、欠拟合等问题，这些都是在实际应用中非常关键的知识点。这本书的语言风格也很严谨，但又不失易读性，让我能够轻松地沉浸在神经网络的世界里。它不仅仅是一本教科书，更像是一本指引我探索人工智能前沿的地图。

评分☆☆☆☆☆