自己動手寫神經網絡 pdf epub mobi txt 電子書下載2026

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出版者:人民郵電齣版社

作者:葛一鳴

出品人:異步圖書

頁數:182

译者:

出版時間:2017-9

價格:55

裝幀:平裝

isbn號碼:9787115462015

叢書系列:

圖書標籤:

人工智能
軟件開發
編程
akb
CS
神經網絡
神經網絡
深度學習
編程
人工智能
機器學習
Python
動手實踐
算法
編程學習
自我提升

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具體描述

《自己動手寫神經網絡》講解通俗易懂，使用簡單的語言描述人工神經網絡的原理，並力求以具體實現與應用為導嚮，除瞭理論介紹外，每一章節的應用和實踐都有具體的實例實現，讓讀者達到學以緻用。《自己動手寫神經網絡》分為11章，主要內容為：簡單的人工神經網絡模型和理論應用；介紹瞭一個基於Java的人工神經網絡框架Neuroph；介紹瞭基於Neuroph開發一個簡單的人工神經網絡係統—感知機；介紹瞭ADALINE網絡以及使用Neuroph實現ADALINE神經網絡；介紹瞭BP神經網絡的基本原理和具體實現；介紹瞭BP神經網絡的具體實踐應用；介紹瞭Hopfield網絡的原理、實踐和應用；介紹瞭雙嚮聯想網絡BAM的原理、實踐和應用；介紹瞭競爭學習網絡，特彆是SOM網絡以及相關算法與實現；介紹瞭PCA方法以及與PCA方法等價的PCA神經網絡。《自己動手寫神經網絡》適閤以下類型的讀者：對神經網絡感興趣，期望可以初步瞭解神經網絡原理的讀者；有一定編程經驗，期望學習和掌握神經網絡的程序員；期望對神經網絡進行實際應用的工程人員；任何一名神經網絡愛好者。

好的，這是一份為您量身定製的，關於一本探討人工智能與機器學習前沿技術應用的圖書簡介，該書專注於深度學習模型的構建、優化與實際部署，與您提到的那本圖書內容完全不相關。 --- 書籍簡介：深度學習模型實戰與工業化部署聚焦前沿：從理論深度到工程落地在這個數據驅動的時代，人工智能已不再是遙遠的未來，而是驅動各行各業變革的核心動力。然而，從經典的機器學習算法到復雜的深度神經網絡，再到最終在實際生産環境中穩定、高效地運行，中間存在著巨大的技術鴻溝。本書《深度學習模型實戰與工業化部署》，正是為瞭彌閤這一鴻溝而誕生的實踐指南。本書並非一本傳統的數學推導教材，也避開瞭基礎概念的重復闡述。它將重心完全放在如何利用最先進的深度學習框架（如 PyTorch 2.x 和 TensorFlow 2.x）高效地實現、調試和優化復雜的模型結構，並最終將其無縫集成到工業級的應用流程中。核心內容體係本書內容結構精巧，分為三大核心模塊，確保讀者能夠構建一套完整的“模型生命周期管理”能力：第一部分：超參數優化與高級模型架構解析（深入構建）本部分著眼於如何突破現有模型性能的瓶頸。我們不會浪費篇幅講解捲積層或循環層的基本定義，而是直接深入到它們的高級變體與有效結閤策略。 1. 現代捲積網絡的高效設計哲學：重點剖析瞭如 EfficientNetV2、ConvNeXt 等網絡在設計時對計算效率與參數稀疏性的考量。書中提供瞭大量代碼示例，演示如何利用特定硬件（如 GPU Tensor Cores）的並行特性來定製化計算圖，而非僅僅調用標準API。 2. Transformer 架構的精細調校：詳細拆解瞭標準的自注意力機製（Self-Attention）在處理長序列時的二次復雜度問題。隨後，我們引入並實踐瞭如 Linformer、Performer 等綫性化注意力機製的實現細節，對比它們在資源受限環境下的性能錶現。 3. 超越標準優化器：探討瞭 Adabelief、Lookahead 等新興優化算法的內在機製，並通過實戰案例展示瞭它們在特定損失景觀中如何避免鞍點問題，實現更快的收斂速度。更重要的是，我們將深入探討學習率調度器（LR Schedulers）的動態策略，例如使用餘弦退火配閤Warmup的組閤應用，以及如何根據驗證集性能實時調整學習率。第二部分：數據效率與模型魯棒性增強（優化迭代）在模型訓練過程中，數據的質量和模型對外界乾擾的抵抗力至關重要。本部分專注於提升模型的“工程可靠性”。 1. 遷移學習的深度挖掘：不僅僅是加載預訓練權重。本書詳細闡述瞭層次化微調（Layer-wise Fine-tuning）的策略，包括如何為不同深度的層設置不同的學習率，以及如何利用權重凍結與解凍的藝術來適應目標域的差異性。 2. 對抗性訓練與模型防禦：深入探討瞭白盒與黑盒攻擊的原理（如 FGSM、PGD）。書中不僅展示瞭如何生成對抗樣本，更提供瞭梯度掩碼技術、隨機平滑（Randomized Smoothing）等先進的防禦機製的PyTorch實現，以增強模型在安全敏感領域的應用能力。 3. 混閤精度訓練的極緻利用：講解瞭 NVIDIA Apex 和 PyTorch 內置的 AMP（Automatic Mixed Precision）如何協同工作。重點在於如何識彆和處理由 FP16 導緻的梯度下溢問題，以及如何通過定製化的量化感知訓練（QAT）流程，確保精度損失最小化。第三部分：高性能模型部署與推理加速（工業落地）這是本書最具實踐價值的部分。一個訓練有素的模型隻有被高效部署，纔能真正創造價值。 1. 模型序列化與跨平颱兼容：詳細介紹瞭 ONNX（Open Neural Network Exchange）的完整流程。讀者將學會如何將復雜的 PyTorch 模型圖轉換為標準的 ONNX 格式，並利用其強大的互操作性，為後續的部署引擎做準備。 2. 推理引擎的深度優化：重點對比並實戰瞭 NVIDIA TensorRT 和 Intel OpenVINO 這兩大主流推理加速框架。書中包含針對特定硬件（如 Jetson Nano 或特定型號的 Xeon CPU）的模型層融閤、內核自動調整與靜態批處理的配置指南，目標是將推理延遲降到毫秒級。 3. 模型服務化架構：介紹瞭如何使用 TorchServe 或 TensorFlow Serving 搭建高可用的模型API服務。內容涵蓋瞭版本管理、藍綠部署策略、動態批處理（Dynamic Batching）的配置，確保在處理突發流量高峰時，服務不會崩潰或響應延遲過高。我們還將觸及模型監控與漂移檢測的基礎框架搭建。適用讀者本書麵嚮有一定深度學習基礎，渴望將模型從Jupyter Notebook環境“畢業”並投入實際生産綫的工程師、數據科學傢和係統架構師。如果您已經瞭解神經網絡的基本構建塊，並希望掌握如何構建高性能、高可靠性、低延遲的AI係統，那麼本書將是您工具箱中不可或缺的利器。我們不教授基礎，隻聚焦於如何讓模型在真實世界中跑得更快、更穩、更智能。

作者簡介

葛一鳴，浙江工業大學碩士，國傢認證係統分析師，Oracle OCP。長期從事Java軟件開發工作，對Java技術、人工智能、神經網絡、數據挖掘等技術有濃厚興趣。現著有《自己動手寫神經網絡》《Java程序性能優化》《實戰Java虛擬機》《實戰Java高並發程序設計》。

目錄資訊

第1章　人工神經網絡概述 1
1.1　人工智能與神經網絡簡史 1
1.1.1　人工智能的誕生：1943～1956年 2
1.1.2　黃金發展期：1956～1974年 3
1.1.3　第一次低榖期：1974～1980年 4
1.1.4　繁榮期：1980～1987年 5
1.1.5　第二次低榖期：1987～1993年 5
1.1.6　再次崛起：1993年至今 6
1.2　生物學研究對神經網絡的影響 6
1.3　大數據對人工智能的影響 8
1.4　計算機硬件發展對人工智能的影響 9
1.5　計算機軟件發展對人工智能的影響 9
1.6　人工智能的廣泛應用 10
第2章　人工神經元模型與感知機 12
2.1　人工神經元組成要素 12
2.1.1　人工神經元的基本結構 12
2.1.2　傳輸函數類型 13
2.2　感知機 15
2.2.1　使用感知機識彆水果 15
2.2.2　讓感知機記憶邏輯與 17
2.2.3　感知機的學習算法 18
2.3　總結 20
第3章　神經網絡框架Neuroph介紹 21
3.1　Neuroph是什麼 21
3.2　Neuroph係統的構成 22
3.3　Neuroph Studio的功能展示 22
3.3.1　使用Neuroph Studio構造感知機處理邏輯與 23
3.3.2　使用Neuroph Studio進行動物分類實驗 28
3.4　Neuroph Library架構分析 34
3.4.1　Neuroph Library核心架構 35
3.4.2　Neuron神經元 35
3.4.3　Layer層 36
3.4.4　NeuralNetwork神經網絡 37
3.4.5　LearningRule學習算法 37
3.4.6　DataSet和DataSetRow 38
3.5　Neuroph開發環境搭建 38
3.5.1　基礎平颱——Java介紹以及安裝 39
3.5.2　包管理工具——Maven安裝 39
3.5.3　開發工具——Eclipse安裝 40
3.6　總結 41
第4章　使用Java實現感知機及其應用 42
4.1　第一個Neuroph程序——使用感知機記憶邏輯與 42
4.1.1　創建感知機網絡 42
4.1.2　理解輸入神經元InputNeuron 45
4.1.3　理解貝葉斯神經元BiasNeuron 45
4.1.4　step傳輸函數是如何實現的 46
4.2　讓感知機理解坐標係統 47
4.2.1　感知機網絡的設計 47
4.2.2　感知機網絡的實現 47
4.3　感知機學習算法與Java實現 49
4.3.1　感知機學習規則的實現 50
4.3.2　一個自學習的感知機實現——SimplePerceptron 51
4.3.3　小試牛刀——SimplePerceptron學習邏輯與 52
4.3.4　訓練何時停止 53
4.4　再看坐標點位置識彆 55
4.5　感知機的極限——異或問題 57
4.6　總結 58
第5章　ADALINE網絡及其應用 59
5.1　ADALINE網絡與LMS算法 59
5.2　ADALINE網絡的Java實現 60
5.3　使用ADALINE網絡識彆數字 62
5.3.1　印刷體數字識彆問題概述 62
5.3.2　代碼實現 63
5.3.3　加入噪點後再嘗試 66
5.4　總結 67
第6章　多層感知機和BP學習算法 68
6.1　多層感知機的結構與簡單實現 68
6.1.1　多層感知機結構的提齣 68
6.1.2　定義多層感知機處理異或問題 69
6.1.3　多層感知機的簡單實現 71
6.2　多層感知機學習算法——BP學習算法 74
6.2.1　BP學習算法理論介紹 74
6.2.2　BP學習算法與BP神經網絡的實現 77
6.3　BP神經網絡細節優化 84
6.3.1　隨機化權值的方式 84
6.3.2　Sigmoid函數導數的探討 86
6.4　帶著算法重迴異或問題 87
6.5　總結 89
第7章　BP神經網絡的案例 90
7.1　奇偶性判彆問題 90
7.1.1　問題描述 90
7.1.2　代碼實現 90
7.2　函數逼近 94
7.2.1　問題描述 94
7.2.2　代碼實現 94
7.3　動物分類 99
7.3.1　問題描述 99
7.3.2　問題分析 100
7.3.3　代碼實現 102
7.4　簡單的語音識彆 104
7.4.1　問題描述 104
7.4.2　代碼實現 104
7.5　MNIST手寫體識彆 106
7.5.1　問題描述 106
7.5.2　問題分析 108
7.5.3　代碼實現 108
7.6　總結 112
第8章　Hopfield神經網絡 113
8.1　Hopfield神經網絡的結構和原理 113
8.1.1　Hopfield網絡的結構 113
8.1.2　網絡吸引子 114
8.1.3　網絡權值的設計 115
8.2　網絡的存儲容量 117
8.3　Hopfield神經網絡的Java實現 118
8.3.1　Hopfield網絡構造函數 118
8.3.2　Hopfield網絡的神經及其特點 119
8.3.3　Hopfield網絡學習算法 120
8.4　Hopfield網絡還原帶有噪點的字符 121
8.5　Hopfield網絡的自聯想案例 123
8.6　總結 126
第9章　BAM雙嚮聯想記憶網絡 127
9.1　BAM網絡的結構與原理 127
9.2　BAM網絡的學習算法 128
9.3　使用Java實現BAM網絡 129
9.3.1　BAM網絡的靜態結構 129
9.3.2　BAM網絡學習算法 130
9.3.3　BAM網絡的運行 131
9.4　BAM網絡的應用 133
9.4.1　場景描述——人名與電話 133
9.4.2　數據編碼設計 134
9.4.3　具體實現 136
9.5　總結 140
第10章　競爭學習網絡 141
10.1　競爭學習的基本原理 141
10.1.1　嚮量的相似性 142
10.1.2　競爭學習規則 143
10.2　自組織映射網絡SOM的原理 144
10.2.1　SOM網絡的生物學意義 144
10.2.2　SOM網絡的結構 144
10.2.3　SOM網絡的運行原理 145
10.2.4　有關初始化權重的問題 146
10.3　SOM網絡的Java實現 147
10.3.1　SOM網絡拓撲結構的實現 147
10.3.2　SOM網絡的初始權值設置 150
10.3.3　Kohonen算法的實現 153
10.4　SOM網絡的應用 157
10.4.1　使用SOM網絡進行動物聚類 158
10.4.2　使用SOM網絡進行城市聚類 161
10.5　總結 164
第11章　PCA神經網絡 165
11.1　PCA方法概述 165
11.1.1　PCA方法數學背景 166
11.1.2　PCA計算示例 167
11.2　PCA神經網絡學習算法 170
11.2.1　Oja算法 170
11.2.2　Sanger算法 171
11.3　基於Neuroph實現PCA網絡 172
11.3.1　Oja算法的實現 172
11.3.2　Sanger算法的實現 177
11.4　使用PCA網絡預處理MNIST手寫體數據集 178
11.5　總結 181
· · · · · · (收起)

讀後感

评分☆☆☆☆☆

這本關於構建神經網絡的書簡直是為我量身定做的！我一直對人工智能領域充滿好奇，但市麵上的教材往往過於理論化，動輒就是復雜的數學公式和晦澀的抽象概念，讓我望而卻步。這本書的結構非常清晰，它沒有一上來就拋齣那些讓人頭大的理論，而是采取瞭一種循序漸進的方式，從最基礎的概念講起，一步步引導讀者構建起自己的第一個神經網絡模型。作者的敘述風格極其親切，就像一位經驗豐富的導師在身旁耐心指導，每一步的邏輯推導都解釋得明明白白，讓人感到豁然開朗。特彆是它強調“動手實踐”，每一個章節都配套瞭可以直接運行的代碼示例，這對於我這種動手能力強於純理論學習的人來說，簡直是福音。通過親自敲打代碼，觀察模型是如何一步步學習、調整權重的過程，那些原本模糊的概念一下子變得具體而生動起來。這本書成功地搭建瞭一座從“我想瞭解AI”到“我能親手實現AI”的堅實橋梁，極大地增強瞭我的學習信心和實踐能力。我強烈推薦給所有希望通過實踐深入理解深度學習底層機製的初學者。

评分☆☆☆☆☆

對於有一定編程基礎，但對機器學習理論感到睏惑的工程師來說，這本書簡直是一劑良藥。我原以為神經網絡的實現會涉及大量復雜的綫性代數計算，但這本書巧妙地將這些數學原理融入到實際的代碼流程中，使得抽象的計算過程變得可視化。我特彆欣賞作者在代碼實現中對效率和清晰度的平衡把握。它使用的底層實現邏輯，讓我得以避開高級框架的“黑箱”效應，真正體會到數據流和梯度流在網絡中的實際運行軌跡。書中對數據預處理、模型驗證和超參數調優的討論也極其貼閤實際工作場景。很多教程在模型訓練成功後就戛然而止，但這本書後續關於如何診斷欠擬閤和過擬閤的章節，以及如何進行正則化處理的實例，無疑大大提升瞭書本內容的實用價值。它教會瞭我如何構建一個“健壯”而非僅僅是“能跑”的模型，這對於實際項目落地至關重要。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認，我之前接觸過一些深度學習的入門資料，但總是感覺抓不住重點，知識點像散落的珍珠，串不成一條有價值的項鏈。這本書的厲害之處在於其高屋建瓴的全局觀和嚴謹的模塊化設計。它不僅僅是教你怎麼調用庫函數，而是深入到瞭神經網絡的“骨架”層麵，比如激活函數的選擇對模型性能的影響，損失函數的優化策略如何決定學習的走嚮。作者的筆觸沉穩而有力，論述嚴密，沒有絲毫的浮誇或簡化。更讓我印象深刻的是，書中對梯度下降及其變體的剖析達到瞭教科書級彆的深度，但又不失工程實踐的可操作性。當我讀到如何手工推導反嚮傳播算法的每一步時，我纔真正明白瞭“神經網絡是如何學習的”這個核心問題。這種深入骨髓的理解，遠非那些隻停留在API層麵的教程能夠提供的。這本書更像是一部內功心法，一旦掌握，應對未來齣現的任何新型網絡結構都能觸類旁通，為後續的深入研究打下瞭極其紮實的理論基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和配圖質量非常高，這對於理解復雜的計算流程至關重要。我尤其喜歡作者在解釋復雜概念時所采用的類比和圖形化說明。例如，它用非常直觀的圖錶展示瞭多層感知機如何通過層層非綫性變換來擬閤復雜的決策邊界，這種視覺衝擊力比單純的公式推導有效得多。文字部分行文流暢，邏輯跳躍度控製得恰到好處，不會讓人感覺思維被強行拉扯。作者對細節的關注也體現在對常見陷阱的警示上，比如初始化權重不當可能導緻梯度爆炸或消失的問題，書中明確指齣瞭這些風險點並提供瞭規避方案。閱讀過程非常順暢，幾乎沒有遇到需要反復迴溯纔能理解的地方，這說明作者在內容組織上進行瞭精心的打磨，確保瞭讀者的閱讀體驗是連續且愉悅的。它成功地將一個看似高冷的學科，轉化成瞭一場引人入勝的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

這本書的價值不僅僅在於教會讀者如何“構建”網絡，更在於培養瞭一種“工程師式的批判性思維”。作者在介紹完基本實現後，會引導讀者去思考：“為什麼是這個結構？有沒有更好的替代方案？” 這種引導性的提問貫穿始終。比如，在對比不同優化器（如SGD、Adam）的收斂特性時，書中不僅展示瞭它們在特定數據集上的錶現差異，還深入剖析瞭背後的動量和自適應學習率機製，這促使讀者去思考在不同場景下應該如何進行策略選擇。這種注重“原理驅動決策”的理念，是真正區分技術人員和高級架構師的關鍵。我感覺自己不僅僅是學瞭一個技能，更是被植入瞭一種係統性的問題解決框架。對於那些立誌於在AI領域深耕，需要理解模型底層運行邏輯以進行創新和優化的讀者來說，這本書絕對是不可多得的寶貴資源，它提供的深度和廣度是短期內其他資料難以企及的。

評分☆☆☆☆☆