具体描述
This textbook provides a thorough introduction to the field of learning from experimental data and soft computing. Support vector machines (SVM) and neural networks (NN) are the mathematical structures, or models, that underlie learning, while fuzzy logic systems (FLS) enable us to embed structured human knowledge into workable algorithms. The book assumes that it is not only useful, but necessary, to treat SVM, NN, and FLS as parts of a connected whole. Throughout, the theory and algorithms are illustrated by practical examples, as well as by problem sets and simulated experiments. This approach enables the reader to develop SVM, NN, and FLS in addition to understanding them. The book also presents three case studies: on NN-based control, financial time series analysis, and computer graphics. A solutions manual and all of the MATLAB programs needed for the simulated experiments are available.
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用户评价
坦白说，我是一名对人工智能的哲学层面和理论基础非常感兴趣的研究者，而《Learning and Soft Computing》这本书的名字给我带来了一种深刻的哲学思考。我总是在思考，机器的“学习”究竟意味着什么？它与人类的学习过程有何异同？而“软计算”所代表的，是不是一种更接近于人类直觉和经验的计算模式？这本书是否会探讨这些更深层次的问题？我希望它不仅仅是介绍算法和技术，更能提供一种宏观的视角，来理解学习和软计算在人工智能领域中的地位和未来发展方向。例如，它是否会讨论，随着软计算技术的不断发展，机器在多大程度上能够模拟甚至超越人类的认知能力？在处理复杂、模糊、非结构化信息方面，软计算又将如何改变我们对“智能”的定义？我尤其对书中是否会涉及一些关于“意图识别”、“情感计算”或者“常识推理”等前沿领域的讨论感到好奇。如果这本书能提供一些关于这些领域中，学习和软计算如何协同作用的见解，那将对我目前的研究非常有启发。我期待的不仅仅是技术细节，更是一种思想上的碰撞和启迪，希望这本书能够激发我更多的研究灵感。
评分我最近开始涉足人工智能领域的学习，而《Learning and Soft Computing》这本书的名字听起来就非常引人入胜，尤其是在我刚开始接触一些关于深度学习和模糊逻辑的初步概念时。我非常好奇这本书是如何将“学习”这个核心概念与“软计算”这个更广泛的领域联系起来的。我一直认为，传统的计算方式在处理现实世界中那些模糊、不确定、甚至带有主观性的问题时存在局限，而软计算，比如模糊逻辑、神经网络和遗传算法，恰恰是应对这些挑战的有力工具。所以，我想知道作者是如何从“学习”的角度来审视和介绍这些软计算方法的？是不是会从基础的机器学习理论出发，然后引申到这些方法如何通过“学习”来解决实际问题？比如，对于神经网络，这本书是否会详细讲解其学习的机制，例如反向传播算法？而对于模糊逻辑，它是否会介绍如何通过数据或者专家的知识来“学习”模糊规则和隶属函数？我特别期待书中能够有一些实际的代码示例或者伪代码，这样我就可以动手实践，加深理解。同时，我也希望这本书能提供一些关于如何选择和组合不同软计算技术的指导，以便在面对不同类型的问题时，能够做出最优化的决策。对于我这样正在入门的学习者来说，一本既有理论深度又有实践指导的书籍，将是无价的。
评分哇，拿到这本书的瞬间，就被封面上那种沉静又充满探索意味的蓝色吸引了。我一直在寻找一本能真正帮助我理解学习理论和软计算之间深刻联系的书，尤其是那些关于模糊逻辑和神经网络的交叉应用，总觉得它们之间蕴藏着巨大的潜力。这本书的名字《Learning and Soft Computing》正是我梦寐以求的。我一直对机器学习中的“学习”过程以及如何将其与像模糊逻辑这样处理不确定性、更接近人类思维的“软计算”方法结合起来感到好奇。我想知道作者是如何阐述这两种看似独立却又紧密相连的领域的？是不是有具体的案例分析，比如在图像识别、自然语言处理，甚至是更复杂的决策支持系统中，是如何运用这些软计算技术的？我很期待书中能够详细介绍一些经典的软计算算法，比如如何构建和训练一个高效的模糊推理系统，或者如何设计一个能够学习并适应复杂环境的神经网络模型。同时，我也希望这本书能深入探讨“学习”在软计算中的作用，比如神经网络是如何通过数据驱动的方式“学习”模式，而模糊逻辑又如何为这种学习提供更具解释性和鲁棒性的框架。如果书中能有一些前沿的研究方向或者未解决的问题的讨论，那就更棒了，毕竟作为一名热衷于学术研究的读者，总是希望能够站在巨人的肩膀上，看到更远。希望这本书能够给我带来全新的视角和启发，让我在学术研究的道路上更进一步。
评分作为一个一直以来对计算机科学的演进充满好奇的开发者，我对《Learning and Soft Computing》这本书的名字感到莫名的亲切，仿佛它将揭示一种更自然、更灵活的计算方式。我一直在思考，除了传统的逻辑和算法，还有哪些方法能够让计算机更“智能”，更适应不断变化的环境。软计算，听起来就像是一种能够“理解”模糊、不确定、甚至带有主观性的信息的计算范式，而“学习”则是实现这种智能的关键。我特别想知道，这本书是如何将这两种概念融合在一起的。是不是会从基础的算法原理讲起，然后通过大量的实例，展示如何在实际的软件开发中运用模糊逻辑来处理那些难以用精确规则描述的需求？或者，是否会详细讲解如何构建和训练神经网络，使其能够从数据中“学习”模式，从而实现例如图像识别、推荐系统等功能？我期待这本书能够给我一些实用的技巧和方法，让我能够将这些理论知识应用到我正在进行的开发项目中，比如如何设计一个能够动态调整参数的模糊控制器，或者如何利用预训练的神经网络模型来加速我的应用开发。如果书中能提供一些关于性能优化或者部署方面的建议，那就更完美了。
评分最近在阅读一些关于复杂系统建模的书籍，而《Learning and Soft Computing》这本书的名字引起了我的注意。我一直在寻找能够有效处理现实世界中那些高度非线性、动态变化、并且包含大量不确定性因素的复杂系统的工具和方法。我了解到软计算，尤其是模糊逻辑和神经网络，在处理这类问题上有着天然的优势。这本书是否会深入探讨如何利用这些软计算技术来构建和分析复杂系统？例如，是否会介绍如何使用模糊逻辑来描述系统的不确定性，或者如何利用神经网络来学习系统的动态行为？我希望书中能够提供一些具体的应用案例，比如在金融市场的预测、气候变化的模拟，或者是生物系统的建模中，软计算是如何发挥作用的。同时，我也对“学习”在复杂系统建模中的角色非常感兴趣。系统如何通过数据“学习”其内在规律？学习到的模型又如何帮助我们理解和控制复杂系统？这本书是否会提供一些关于如何评价和优化这些学习模型的指导？我希望这本书能够为我提供一种全新的思路，来理解和解决复杂系统中的挑战。
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