自己动手写神经网络 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:葛一鸣

出品人:异步图书

页数:182

译者:

出版时间:2017-9

价格:55

装帧:平装

isbn号码:9787115462015

丛书系列:

图书标签:

人工智能
软件开发
编程
akb
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神经网络
神经网络
深度学习
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动手实践
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具体描述

《自己动手写神经网络》讲解通俗易懂，使用简单的语言描述人工神经网络的原理，并力求以具体实现与应用为导向，除了理论介绍外，每一章节的应用和实践都有具体的实例实现，让读者达到学以致用。《自己动手写神经网络》分为11章，主要内容为：简单的人工神经网络模型和理论应用；介绍了一个基于Java的人工神经网络框架Neuroph；介绍了基于Neuroph开发一个简单的人工神经网络系统—感知机；介绍了ADALINE网络以及使用Neuroph实现ADALINE神经网络；介绍了BP神经网络的基本原理和具体实现；介绍了BP神经网络的具体实践应用；介绍了Hopfield网络的原理、实践和应用；介绍了双向联想网络BAM的原理、实践和应用；介绍了竞争学习网络，特别是SOM网络以及相关算法与实现；介绍了PCA方法以及与PCA方法等价的PCA神经网络。《自己动手写神经网络》适合以下类型的读者：对神经网络感兴趣，期望可以初步了解神经网络原理的读者；有一定编程经验，期望学习和掌握神经网络的程序员；期望对神经网络进行实际应用的工程人员；任何一名神经网络爱好者。

好的，这是一份为您量身定制的，关于一本探讨人工智能与机器学习前沿技术应用的图书简介，该书专注于深度学习模型的构建、优化与实际部署，与您提到的那本图书内容完全不相关。 --- 书籍简介：深度学习模型实战与工业化部署聚焦前沿：从理论深度到工程落地在这个数据驱动的时代，人工智能已不再是遥远的未来，而是驱动各行各业变革的核心动力。然而，从经典的机器学习算法到复杂的深度神经网络，再到最终在实际生产环境中稳定、高效地运行，中间存在着巨大的技术鸿沟。本书《深度学习模型实战与工业化部署》，正是为了弥合这一鸿沟而诞生的实践指南。本书并非一本传统的数学推导教材，也避开了基础概念的重复阐述。它将重心完全放在如何利用最先进的深度学习框架（如 PyTorch 2.x 和 TensorFlow 2.x）高效地实现、调试和优化复杂的模型结构，并最终将其无缝集成到工业级的应用流程中。核心内容体系本书内容结构精巧，分为三大核心模块，确保读者能够构建一套完整的“模型生命周期管理”能力：第一部分：超参数优化与高级模型架构解析（深入构建）本部分着眼于如何突破现有模型性能的瓶颈。我们不会浪费篇幅讲解卷积层或循环层的基本定义，而是直接深入到它们的高级变体与有效结合策略。 1. 现代卷积网络的高效设计哲学：重点剖析了如 EfficientNetV2、ConvNeXt 等网络在设计时对计算效率与参数稀疏性的考量。书中提供了大量代码示例，演示如何利用特定硬件（如 GPU Tensor Cores）的并行特性来定制化计算图，而非仅仅调用标准API。 2. Transformer 架构的精细调校：详细拆解了标准的自注意力机制（Self-Attention）在处理长序列时的二次复杂度问题。随后，我们引入并实践了如 Linformer、Performer 等线性化注意力机制的实现细节，对比它们在资源受限环境下的性能表现。 3. 超越标准优化器：探讨了 Adabelief、Lookahead 等新兴优化算法的内在机制，并通过实战案例展示了它们在特定损失景观中如何避免鞍点问题，实现更快的收敛速度。更重要的是，我们将深入探讨学习率调度器（LR Schedulers）的动态策略，例如使用余弦退火配合Warmup的组合应用，以及如何根据验证集性能实时调整学习率。第二部分：数据效率与模型鲁棒性增强（优化迭代）在模型训练过程中，数据的质量和模型对外界干扰的抵抗力至关重要。本部分专注于提升模型的“工程可靠性”。 1. 迁移学习的深度挖掘：不仅仅是加载预训练权重。本书详细阐述了层次化微调（Layer-wise Fine-tuning）的策略，包括如何为不同深度的层设置不同的学习率，以及如何利用权重冻结与解冻的艺术来适应目标域的差异性。 2. 对抗性训练与模型防御：深入探讨了白盒与黑盒攻击的原理（如 FGSM、PGD）。书中不仅展示了如何生成对抗样本，更提供了梯度掩码技术、随机平滑（Randomized Smoothing）等先进的防御机制的PyTorch实现，以增强模型在安全敏感领域的应用能力。 3. 混合精度训练的极致利用：讲解了 NVIDIA Apex 和 PyTorch 内置的 AMP（Automatic Mixed Precision）如何协同工作。重点在于如何识别和处理由 FP16 导致的梯度下溢问题，以及如何通过定制化的量化感知训练（QAT）流程，确保精度损失最小化。第三部分：高性能模型部署与推理加速（工业落地）这是本书最具实践价值的部分。一个训练有素的模型只有被高效部署，才能真正创造价值。 1. 模型序列化与跨平台兼容：详细介绍了 ONNX（Open Neural Network Exchange）的完整流程。读者将学会如何将复杂的 PyTorch 模型图转换为标准的 ONNX 格式，并利用其强大的互操作性，为后续的部署引擎做准备。 2. 推理引擎的深度优化：重点对比并实战了 NVIDIA TensorRT 和 Intel OpenVINO 这两大主流推理加速框架。书中包含针对特定硬件（如 Jetson Nano 或特定型号的 Xeon CPU）的模型层融合、内核自动调整与静态批处理的配置指南，目标是将推理延迟降到毫秒级。 3. 模型服务化架构：介绍了如何使用 TorchServe 或 TensorFlow Serving 搭建高可用的模型API服务。内容涵盖了版本管理、蓝绿部署策略、动态批处理（Dynamic Batching）的配置，确保在处理突发流量高峰时，服务不会崩溃或响应延迟过高。我们还将触及模型监控与漂移检测的基础框架搭建。适用读者本书面向有一定深度学习基础，渴望将模型从Jupyter Notebook环境“毕业”并投入实际生产线的工程师、数据科学家和系统架构师。如果您已经了解神经网络的基本构建块，并希望掌握如何构建高性能、高可靠性、低延迟的AI系统，那么本书将是您工具箱中不可或缺的利器。我们不教授基础，只聚焦于如何让模型在真实世界中跑得更快、更稳、更智能。

作者简介

葛一鸣，浙江工业大学硕士，国家认证系统分析师，Oracle OCP。长期从事Java软件开发工作，对Java技术、人工智能、神经网络、数据挖掘等技术有浓厚兴趣。现著有《自己动手写神经网络》《Java程序性能优化》《实战Java虚拟机》《实战Java高并发程序设计》。

目录信息

第1章　人工神经网络概述 1
1.1　人工智能与神经网络简史 1
1.1.1　人工智能的诞生：1943～1956年 2
1.1.2　黄金发展期：1956～1974年 3
1.1.3　第一次低谷期：1974～1980年 4
1.1.4　繁荣期：1980～1987年 5
1.1.5　第二次低谷期：1987～1993年 5
1.1.6　再次崛起：1993年至今 6
1.2　生物学研究对神经网络的影响 6
1.3　大数据对人工智能的影响 8
1.4　计算机硬件发展对人工智能的影响 9
1.5　计算机软件发展对人工智能的影响 9
1.6　人工智能的广泛应用 10
第2章　人工神经元模型与感知机 12
2.1　人工神经元组成要素 12
2.1.1　人工神经元的基本结构 12
2.1.2　传输函数类型 13
2.2　感知机 15
2.2.1　使用感知机识别水果 15
2.2.2　让感知机记忆逻辑与 17
2.2.3　感知机的学习算法 18
2.3　总结 20
第3章　神经网络框架Neuroph介绍 21
3.1　Neuroph是什么 21
3.2　Neuroph系统的构成 22
3.3　Neuroph Studio的功能展示 22
3.3.1　使用Neuroph Studio构造感知机处理逻辑与 23
3.3.2　使用Neuroph Studio进行动物分类实验 28
3.4　Neuroph Library架构分析 34
3.4.1　Neuroph Library核心架构 35
3.4.2　Neuron神经元 35
3.4.3　Layer层 36
3.4.4　NeuralNetwork神经网络 37
3.4.5　LearningRule学习算法 37
3.4.6　DataSet和DataSetRow 38
3.5　Neuroph开发环境搭建 38
3.5.1　基础平台——Java介绍以及安装 39
3.5.2　包管理工具——Maven安装 39
3.5.3　开发工具——Eclipse安装 40
3.6　总结 41
第4章　使用Java实现感知机及其应用 42
4.1　第一个Neuroph程序——使用感知机记忆逻辑与 42
4.1.1　创建感知机网络 42
4.1.2　理解输入神经元InputNeuron 45
4.1.3　理解贝叶斯神经元BiasNeuron 45
4.1.4　step传输函数是如何实现的 46
4.2　让感知机理解坐标系统 47
4.2.1　感知机网络的设计 47
4.2.2　感知机网络的实现 47
4.3　感知机学习算法与Java实现 49
4.3.1　感知机学习规则的实现 50
4.3.2　一个自学习的感知机实现——SimplePerceptron 51
4.3.3　小试牛刀——SimplePerceptron学习逻辑与 52
4.3.4　训练何时停止 53
4.4　再看坐标点位置识别 55
4.5　感知机的极限——异或问题 57
4.6　总结 58
第5章　ADALINE网络及其应用 59
5.1　ADALINE网络与LMS算法 59
5.2　ADALINE网络的Java实现 60
5.3　使用ADALINE网络识别数字 62
5.3.1　印刷体数字识别问题概述 62
5.3.2　代码实现 63
5.3.3　加入噪点后再尝试 66
5.4　总结 67
第6章　多层感知机和BP学习算法 68
6.1　多层感知机的结构与简单实现 68
6.1.1　多层感知机结构的提出 68
6.1.2　定义多层感知机处理异或问题 69
6.1.3　多层感知机的简单实现 71
6.2　多层感知机学习算法——BP学习算法 74
6.2.1　BP学习算法理论介绍 74
6.2.2　BP学习算法与BP神经网络的实现 77
6.3　BP神经网络细节优化 84
6.3.1　随机化权值的方式 84
6.3.2　Sigmoid函数导数的探讨 86
6.4　带着算法重回异或问题 87
6.5　总结 89
第7章　BP神经网络的案例 90
7.1　奇偶性判别问题 90
7.1.1　问题描述 90
7.1.2　代码实现 90
7.2　函数逼近 94
7.2.1　问题描述 94
7.2.2　代码实现 94
7.3　动物分类 99
7.3.1　问题描述 99
7.3.2　问题分析 100
7.3.3　代码实现 102
7.4　简单的语音识别 104
7.4.1　问题描述 104
7.4.2　代码实现 104
7.5　MNIST手写体识别 106
7.5.1　问题描述 106
7.5.2　问题分析 108
7.5.3　代码实现 108
7.6　总结 112
第8章　Hopfield神经网络 113
8.1　Hopfield神经网络的结构和原理 113
8.1.1　Hopfield网络的结构 113
8.1.2　网络吸引子 114
8.1.3　网络权值的设计 115
8.2　网络的存储容量 117
8.3　Hopfield神经网络的Java实现 118
8.3.1　Hopfield网络构造函数 118
8.3.2　Hopfield网络的神经及其特点 119
8.3.3　Hopfield网络学习算法 120
8.4　Hopfield网络还原带有噪点的字符 121
8.5　Hopfield网络的自联想案例 123
8.6　总结 126
第9章　BAM双向联想记忆网络 127
9.1　BAM网络的结构与原理 127
9.2　BAM网络的学习算法 128
9.3　使用Java实现BAM网络 129
9.3.1　BAM网络的静态结构 129
9.3.2　BAM网络学习算法 130
9.3.3　BAM网络的运行 131
9.4　BAM网络的应用 133
9.4.1　场景描述——人名与电话 133
9.4.2　数据编码设计 134
9.4.3　具体实现 136
9.5　总结 140
第10章　竞争学习网络 141
10.1　竞争学习的基本原理 141
10.1.1　向量的相似性 142
10.1.2　竞争学习规则 143
10.2　自组织映射网络SOM的原理 144
10.2.1　SOM网络的生物学意义 144
10.2.2　SOM网络的结构 144
10.2.3　SOM网络的运行原理 145
10.2.4　有关初始化权重的问题 146
10.3　SOM网络的Java实现 147
10.3.1　SOM网络拓扑结构的实现 147
10.3.2　SOM网络的初始权值设置 150
10.3.3　Kohonen算法的实现 153
10.4　SOM网络的应用 157
10.4.1　使用SOM网络进行动物聚类 158
10.4.2　使用SOM网络进行城市聚类 161
10.5　总结 164
第11章　PCA神经网络 165
11.1　PCA方法概述 165
11.1.1　PCA方法数学背景 166
11.1.2　PCA计算示例 167
11.2　PCA神经网络学习算法 170
11.2.1　Oja算法 170
11.2.2　Sanger算法 171
11.3　基于Neuroph实现PCA网络 172
11.3.1　Oja算法的实现 172
11.3.2　Sanger算法的实现 177
11.4　使用PCA网络预处理MNIST手写体数据集 178
11.5　总结 181
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本关于构建神经网络的书简直是为我量身定做的！我一直对人工智能领域充满好奇，但市面上的教材往往过于理论化，动辄就是复杂的数学公式和晦涩的抽象概念，让我望而却步。这本书的结构非常清晰，它没有一上来就抛出那些让人头大的理论，而是采取了一种循序渐进的方式，从最基础的概念讲起，一步步引导读者构建起自己的第一个神经网络模型。作者的叙述风格极其亲切，就像一位经验丰富的导师在身旁耐心指导，每一步的逻辑推导都解释得明明白白，让人感到豁然开朗。特别是它强调“动手实践”，每一个章节都配套了可以直接运行的代码示例，这对于我这种动手能力强于纯理论学习的人来说，简直是福音。通过亲自敲打代码，观察模型是如何一步步学习、调整权重的过程，那些原本模糊的概念一下子变得具体而生动起来。这本书成功地搭建了一座从“我想了解AI”到“我能亲手实现AI”的坚实桥梁，极大地增强了我的学习信心和实践能力。我强烈推荐给所有希望通过实践深入理解深度学习底层机制的初学者。

评分☆☆☆☆☆

对于有一定编程基础，但对机器学习理论感到困惑的工程师来说，这本书简直是一剂良药。我原以为神经网络的实现会涉及大量复杂的线性代数计算，但这本书巧妙地将这些数学原理融入到实际的代码流程中，使得抽象的计算过程变得可视化。我特别欣赏作者在代码实现中对效率和清晰度的平衡把握。它使用的底层实现逻辑，让我得以避开高级框架的“黑箱”效应，真正体会到数据流和梯度流在网络中的实际运行轨迹。书中对数据预处理、模型验证和超参数调优的讨论也极其贴合实际工作场景。很多教程在模型训练成功后就戛然而止，但这本书后续关于如何诊断欠拟合和过拟合的章节，以及如何进行正则化处理的实例，无疑大大提升了书本内容的实用价值。它教会了我如何构建一个“健壮”而非仅仅是“能跑”的模型，这对于实际项目落地至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和配图质量非常高，这对于理解复杂的计算流程至关重要。我尤其喜欢作者在解释复杂概念时所采用的类比和图形化说明。例如，它用非常直观的图表展示了多层感知机如何通过层层非线性变换来拟合复杂的决策边界，这种视觉冲击力比单纯的公式推导有效得多。文字部分行文流畅，逻辑跳跃度控制得恰到好处，不会让人感觉思维被强行拉扯。作者对细节的关注也体现在对常见陷阱的警示上，比如初始化权重不当可能导致梯度爆炸或消失的问题，书中明确指出了这些风险点并提供了规避方案。阅读过程非常顺畅，几乎没有遇到需要反复回溯才能理解的地方，这说明作者在内容组织上进行了精心的打磨，确保了读者的阅读体验是连续且愉悦的。它成功地将一个看似高冷的学科，转化成了一场引人入胜的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，我之前接触过一些深度学习的入门资料，但总是感觉抓不住重点，知识点像散落的珍珠，串不成一条有价值的项链。这本书的厉害之处在于其高屋建瓴的全局观和严谨的模块化设计。它不仅仅是教你怎么调用库函数，而是深入到了神经网络的“骨架”层面，比如激活函数的选择对模型性能的影响，损失函数的优化策略如何决定学习的走向。作者的笔触沉稳而有力，论述严密，没有丝毫的浮夸或简化。更让我印象深刻的是，书中对梯度下降及其变体的剖析达到了教科书级别的深度，但又不失工程实践的可操作性。当我读到如何手工推导反向传播算法的每一步时，我才真正明白了“神经网络是如何学习的”这个核心问题。这种深入骨髓的理解，远非那些只停留在API层面的教程能够提供的。这本书更像是一部内功心法，一旦掌握，应对未来出现的任何新型网络结构都能触类旁通，为后续的深入研究打下了极其扎实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值不仅仅在于教会读者如何“构建”网络，更在于培养了一种“工程师式的批判性思维”。作者在介绍完基本实现后，会引导读者去思考：“为什么是这个结构？有没有更好的替代方案？” 这种引导性的提问贯穿始终。比如，在对比不同优化器（如SGD、Adam）的收敛特性时，书中不仅展示了它们在特定数据集上的表现差异，还深入剖析了背后的动量和自适应学习率机制，这促使读者去思考在不同场景下应该如何进行策略选择。这种注重“原理驱动决策”的理念，是真正区分技术人员和高级架构师的关键。我感觉自己不仅仅是学了一个技能，更是被植入了一种系统性的问题解决框架。对于那些立志于在AI领域深耕，需要理解模型底层运行逻辑以进行创新和优化的读者来说，这本书绝对是不可多得的宝贵资源，它提供的深度和广度是短期内其他资料难以企及的。

评分☆☆☆☆☆