具体描述
内容提要
本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。第一章
主要阐述人工神经网络理论的产生及发展历史、理论特点和研究方
向；第二章至第九章介绍人工神经网络理论中比较成熟且常用的几
种主要网络结构、算法和应用途径；第十章用较多篇幅介绍了人工
神经网络理论在各个领域的应用实例。
本书可作为理工科大学及农林医科大学计算机、自动控制、信
号与信息处理、电路与系统、系统工程、经济管理等有关专业的博士
生、硕士生、高年级大学生的教材，同时也可以作为有关学科领域研
究人员及工程技术人员学习人工神经网络理论的入门参考书。
作者简介
目录信息
第一章 绪论
1.1一则现代童话的启示
1.2大脑――一个神秘的世界
1.3神经网络研究、发展的历史
1.4神经网络研究的主要方向
第二章 神经网络理论基础
2.1大脑与生物神经系统
2.2生物神经系统的模型化
2.3M－P神经元模型与人工神经网络的构成
2.4人工神经网络的学习机理与Hebb学习规则
2.5教师示教学习与无教师示教学习
2.6生物神经网络与人工神经网络的比较
2.7模式识别的基本定义与方法
2.8线性分类器
第三章 神经网络的初期模型与基本算法
3.1感知机模型与感知机学习规则
3.2感知机的局限性
3.3自适应线性神经网络
3.4自适应线性神经网络的应用举例
第四章 多阶层神经网络与误差逆传播算法
4.1多阶层网络与误差逆传播算法的提出
4.2误差逆传播神经网络结构与学习规则
4.3误差逆传播学习规则的数学推导
4.4隐含层――特征抽取器的作用
4.5BP网络应用举例
4.6BP网络小结
4.7几种改进方案
第五章 Hopfield神经网络
5.1Hopfield网络的基本思想
5.2Hopfield网络的结构与算法
5.3Hopfield网络运行规则
5.4网络计算能量函数与网络收敛
5.5联想记忆
5.6Hopfield网络联想记忆的设计方法
5.7Hopfield网络联想记忆的缺陷
5.8连续时间型Hopfield神经网络
5.9Hopfield网络在优化组合问题中的应用
5.10网络应用与网络能量函数
第六章 随机型神经网络
6.1随机型神经网络的基本思想
6.2模拟退火算法
6.3Boltzmann机与Boltzmann机工作规则
6.4Boltzmann机学习规则
6.5网络小结
第七章 竞争型神经网络
7.1竞争型神经网络的基本思想
7.2基本竞争型神经网络及学习规则
7.3抑制竞争型神经网络及学习规则
7.4自适应共振理论网络的提出及特点
7.5自适应共振理论网络结构及学习、工作规则
7.6自适应共振理论网络特性分析
7.7应用举例
第八章 自组织特征映射神经网络
8.1自组织特征映射神经网络的基本思想
8.2自组织特征映射网络学习、工作规则
8.3SOM网络的自组织特性
8.4网络的分类精度分析
8.5SOM网络的局限性
8.6SOM网络的有教师示教学习规则
8.7SOM网络应用举例――语音打字机
第九章 对向传播神经网络
9.1对向传播神经网络的基本思想
9.2CP网络学习、工作规则
9.3网络应用举例
9.4网络的改进与完善
第十章 人工神经网络应用
10.1文字识别
10.1.1文字识别的生理特点
10.1.2印刷体文字识别
10.1.3手写体文字识别
10.2图象处理
10.2.1图象处理概述
10.2.2图象数据压缩
10.2.3图象边缘检测
10.2.4图象自动分类
10.2.5医学自动诊断
10.2.6目标自动识别
10.2.7图象补正
10.2.8工业产品检查
10.3优化组合应用――有价证券的选择
10.4神经网络专家系统
10.4.1神经网络专家系统的基本原理与结构
10.4.2高炉炉温预测专家系统
10.4.3财务评价专家系统
10.4.4医疗诊断专家系统
10.5神经网络在智能控制中的应用
10.5.1神经网络控制系统的特点
10.5.2神经网络控制系统的几种结构形式
10.5.3控制系统中神经网络的学习结构与方法
10.5.4应用神经网络进行系统辨识
10.6神经网络计算机简介
10.6.1神经网络计算机的基本特征
10.6.2神经网络计算机的分类与研究现状
10.6.3神经网络计算机的有关概念
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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用户评价
我必须承认，这本书在某些深度话题上的探讨是相当深刻的，绝非肤浅的入门读物可以比拟。例如，在讨论正则化技术时，它不仅仅停留在 L1 和 L2 范数公式的罗列上，而是深入挖掘了它们在特征选择和模型复杂度控制上的哲学差异。更让我感到惊喜的是，书中居然还穿插了对一些前沿研究方向的简要介绍，比如对自注意力机制（Attention Mechanism）的早期概念的概述，虽然篇幅不长，但已足以让人对未来的学习方向有所憧憬。这说明作者的视野非常开阔，他提供的知识点不仅是固化于某一时代的，而是具有一定的“前瞻性”。阅读过程中，我感觉自己像是在跟随一位既精通基础原理，又时刻关注领域前沿的导师进行一场漫长的、但绝不枯燥的学术漫步。
评分这本书的编排结构体现出一种罕见的对读者心智模型的尊重。它不像有些资料那样，把所有晦涩难懂的高级主题堆砌在前面，而是采取了一种由浅入深、螺旋上升的策略。例如，在介绍完基础的前馈网络后，作者并没有立即跳到复杂的循环网络或者卷积网络，而是先花了一个独立的小节，深入浅出地讲解了“梯度消失/爆炸”这一贯穿始终的难题，并从基础的链式法则出发，追溯其根源。这种“预警式”的知识植入，使得当读者真正接触到更深层次的网络结构时，对于遇到的瓶颈和挑战已经有了心理准备和初步的应对思路。这种布局安排，仿佛作者深知学习者的认知曲线，懂得如何巧妙地设置“知识的跳板”，而不是设置“知识的悬崖”。
评分我之前尝试过几本号称“入门”的机器学习教材，但往往读到一半就因为过于偏重理论的推导或者例子过于晦涩而不得不放弃。这本书的叙事逻辑简直是教科书级别的流畅。它没有一上来就抛出复杂的数学符号，而是像一位经验丰富的老教授在循循善诱，先用非常直观的比喻和日常生活的例子来构建起对“神经元”这个基本单元的感性认识。我印象特别深的是关于“激活函数”那一章节的阐述，作者没有停留在$f(x)$的函数形式上，而是深入探讨了为什么需要非线性，以及 Sigmoid 和 ReLU 它们各自在解决什么样的问题上更具优势，这种“知其然更知其所以然”的讲解方式，极大地降低了理解门槛。读完第一部分，我感觉自己对整个神经网络的宏观结构已经有了清晰的地图，不再是对着一堆术语发懵，而是真的能“看见”数据是如何在网络中流动的，这种建立起知识框架的成就感，是其他书籍难以给予的。
评分这本书在算法实现和工程实践层面的落脚点，也是我非常欣赏的一点。很多理论书籍在讲完原理后，对于如何将这些知识转化为可运行的代码往往一笔带过，或者只是给出了一个孤立的伪代码片段。然而，这本书非常务实地在多个关键章节后面，都附带了详细的、逐步构建的实践案例。这些案例并非那种为了展示而展示的“Hello World”级别的小玩意，而是真正涉及到数据预处理、模型构建、损失函数选择到最后参数优化的完整流程。虽然我们阅读的不是代码本身，但通过作者对每一步代码逻辑的细致剖析，我能清晰地捕捉到理论知识是如何映射到实际编程操作上的。这种“理论支撑实践，实践反哺理论”的良性循环，让学习过程变得非常踏实和有成就感，让人觉得这些高深的数学模型不再是遥不可及的空中楼阁。
评分这本书的装帧设计着实令人眼前一亮，那种低调的蓝色调配合上磨砂的纸质封面，摸上去有一种沉静的触感，似乎在预示着里面内容会是扎实而严谨的。我是在一家颇具年代感的书店里偶然翻到它的，当时就对它那种朴实无华的气质产生了好奇。拿到手里掂了掂，分量适中，不至于太厚重让人望而却步，但又能感觉到内容量的充实。书页的切边处理得非常干净利落，翻阅时没有那种粗糙的阻滞感，这在阅读体验上绝对是一个加分项。内页的纸张选得很好，既保证了在灯光下阅读时不会反光刺眼，又能很好地承载印刷的文字和图表，墨色清晰，排版布局也显得非常考究，很多关键公式和概念都用了加粗或者斜体来强调，这对于我们这些初学者来说，无疑是极大的便利，避免了在信息洪流中迷失方向。整体来看，从视觉到触觉，这本书都传递出一种对知识的尊重和对读者的友好，让人忍不住想立刻翻开探索一番。
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