人工神经网络与微粒群优化 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:刘希玉,刘弘

出品人:

页数:293

译者:

出版时间:2008-3

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787563513680

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• 计算机科学
• 写的很混乱，初学很难看懂
• 人工神经网络
• 微粒群优化
• 机器学习
• 优化算法
• 深度学习
• 神经网络
• 智能算法
• 计算智能
• 算法设计
• 数据科学

《人工智能的基石：深入探索机器学习的理论与实践》 这本书是一次关于人工智能核心驱动力——机器学习——的深度探索之旅。它不仅旨在揭示机器学习的底层原理，更致力于引领读者理解其发展脉络、关键算法以及在现实世界中的广泛应用。全书以严谨的学术态度，配合丰富的实例，力求为学习者构建一个清晰、系统且实用的知识体系。 第一部分：机器学习的哲学与理论基础 我们将从机器学习的起源和基本概念入手。什么是智能？机器如何“学习”？我们将在这一部分探讨这些根本性问题，并引入监督学习、无监督学习和强化学习这三大主要学习范式。通过对这些范式的清晰界定，读者将对机器学习的适用场景有一个初步的认识。 数据是学习的起点： 数据预处理、特征工程、数据可视化等环节的重要性将被深入剖析。我们将讨论如何清洗、转换和选择有价值的数据，为模型训练奠定坚实基础。 模型评估的艺术： 模型训练并非终点，如何客观地评价模型的性能至关重要。本书将详细介绍各种评估指标（如准确率、召回率、F1分数、RMSE等），并探讨交叉验证、留一法等技术，帮助读者掌握模型选择的科学方法。 过拟合与欠拟合的博弈： 这是机器学习实践中常见的挑战。我们将深入分析造成这两种现象的原因，并提供正则化、提前停止、增加数据量等一系列有效的应对策略。 第二部分：经典机器学习算法的精解 本部分将聚焦于一系列具有里程碑意义的机器学习算法，并对其数学原理、算法流程及优缺点进行详细阐述。 线性模型家族： 从最基础的线性回归和逻辑回归开始，我们将逐步深入到岭回归、Lasso回归等。理解这些模型，有助于掌握数据模式识别的基本思想，并为后续更复杂的模型打下基础。 决策树与集成学习： 决策树以其直观易懂的特性成为许多应用的基础。本书将详细讲解ID3、C4.5、CART等经典决策树算法。在此基础上，我们将深入探索强大的集成学习方法，如Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost、Gradient Boosting），理解它们如何通过组合多个弱学习器来提升整体性能。 支持向量机（SVM）： SVM在处理高维数据和非线性分类问题上表现出色。我们将剖析其核技巧的原理，以及如何通过选择合适的核函数来解决复杂问题。 聚类分析： 对于无监督学习，K-Means、DBSCAN、层次聚类等算法将被详细介绍。理解这些算法，将有助于从海量数据中发现潜在的结构和群体。 降维技术： 当数据维度过高时，降维是必不可少的步骤。主成分分析（PCA）、t-SNE等方法将被深入探讨，帮助读者理解如何有效地降低数据复杂度，同时保留关键信息。 第三部分：深度学习的革命与神经网络的演进 进入深度学习的篇章，我们将揭示神经网络如何驱动现代人工智能的飞跃。 神经网络的基本结构： 从感知机出发，我们将构建多层感知机（MLP）的理论框架，理解激活函数、前向传播和反向传播算法。 卷积神经网络（CNN）： 针对图像处理的强大能力，CNN的卷积层、池化层、全连接层等关键组成部分将被详细剖析。我们将探讨经典的CNN架构（如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等）的设计思想。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 对于序列数据的处理，RNN及其变种LSTM、GRU是核心。我们将深入理解它们如何处理时序信息，并应用于自然语言处理、语音识别等领域。 注意力机制与Transformer模型： 作为当前深度学习领域的前沿技术，注意力机制和Transformer模型在各种任务中展现出惊人的效果。我们将详细解析其工作原理，以及它如何改变了序列建模的范式。 第四部分：机器学习在现实世界中的应用 理论最终要服务于实践。本部分将展示机器学习在各个领域的实际应用案例，帮助读者建立起知识与现实世界的联系。 自然语言处理（NLP）： 文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。 计算机视觉： 图像识别、目标检测、图像生成、人脸识别等。 推荐系统： 协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等。 金融风控： 欺诈检测、信用评分、股票预测等。 医疗健康： 疾病诊断、药物研发、医学影像分析等。 自动驾驶： 感知、决策、控制等。 第五部分：未来展望与伦理考量 在旅程的最后，我们将对机器学习的未来发展趋势进行展望，如可解释AI、联邦学习、生成式AI等。同时，我们也将严肃讨论人工智能发展带来的伦理和社会问题，包括偏见、隐私、就业等，引导读者以负责任的态度拥抱AI技术。 本书旨在提供一个全面而深入的学习平台，无论您是初学者，还是希望深化理解的从业者，都能从中获益。通过理论的扎实掌握和实践的深刻理解，您将能够更好地驾驭人工智能的强大力量，并为其健康发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

作为一名人工智能领域的资深研究者，我一直在关注各种新型算法的涌现及其在实际问题中的应用潜力。虽然我对人工神经网络已经有了相当深入的理解，但“微粒群优化”作为一个近年来备受关注的全局优化算法，其在神经网络领域的具体应用和性能提升效果，我仍希望能够获得更系统、更权威的论述。我期望书中能够详尽地阐述微粒群优化算法的数学模型、各个参数的含义及其对算法性能的影响，特别是它在处理高维、多模态、非凸搜索空间时的优势。更重要的是，我期待看到该算法如何被巧妙地集成到神经网络的训练框架中，例如用于权重和偏置的初始化、超参数的搜索、模型剪枝、甚至是用于设计网络架构本身。我希望能看到一些前沿的研究成果和实验数据，证明微粒群优化在解决复杂AI问题时，能够带来怎样的突破。这本书能否为我的研究提供新的视角和思路，是我衡量其价值的关键。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，日常工作中经常会遇到需要优化算法和模型参数的场景。虽然接触过一些机器学习的基础知识，但对于如何系统地、高效地进行模型优化，我仍然感到有些力不从心。这本书的出现，对我来说就像是沙漠中的甘泉。我非常看重书中关于“微粒群优化”的部分，希望能学习到它与其他优化算法，例如遗传算法、粒子滤波等，在原理、性能和适用范围上的差异。更重要的是，我希望了解如何将微粒群优化算法有效地应用于神经网络的训练过程中。例如，如何设计合适的适应度函数来衡量神经网络的性能，如何设置微粒群优化的参数（如种群大小、惯性权重、学习因子等）以获得最佳的训练效果，以及如何避免陷入局部最优解。如果书中能提供一些实际的代码实现示例，或者指导如何将算法集成到现有的深度学习框架中，那对我来说将是巨大的帮助。我希望能通过这本书，掌握一种强大的工具，从而能够显著提升我所开发系统的性能和鲁棒性，让我在面对复杂的工程问题时，拥有更强的自信和解决能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配抽象的神经网络节点和粒子群的动态轨迹，让人一眼就能感受到其科技感和深度。我一直对人工智能领域，特别是神经网络的发展非常感兴趣，但总觉得理论知识有些晦涩难懂，总是缺乏一个能将概念和实际应用巧妙结合的引导。看到这本书的标题，我的第一反应是它或许能填补我在这方面的知识空白。我尤其期待书中能够详细介绍一些经典的神经网络模型，例如多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络，并深入剖析它们的工作原理、数学基础以及各自的优缺点。同时，作为“微粒群优化”的参与者，我也希望书中能对这一优化算法进行详尽的阐述，解释其粒子在搜索空间中的行为模式、速度和位置的更新机制，以及如何通过迭代和协作来实现全局最优解的寻找。如果书中还能结合具体的案例，比如图像识别、自然语言处理或者路径规划等，来演示神经网络和微粒群优化是如何协同工作的，那就更妙了。我希望这本书能够以一种既严谨又不失趣味的方式，带领我一步步走进这个迷人的科研领域，让我能够真正理解其中的奥秘，并或许能激发我进一步深入研究的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在校的博士生，我一直在寻找能够深化我对人工智能理论理解的参考文献。我的研究方向与机器学习，特别是深度学习的应用密切相关，而神经网络和优化算法是其中不可或缺的基石。这本书的标题让我眼前一亮，因为它精准地击中了我的研究兴趣点。我尤其期待书中能够提供对神经网络反向传播算法的深入剖析，以及如何将其与微粒群优化等启发式算法相结合，实现更高效、更稳健的模型训练。我想知道，在哪些类型的神经网络结构或者训练任务中，微粒群优化能够展现出比传统优化方法（如梯度下降及其变种）更优越的性能。我希望能看到对这些算法的数学推导、收敛性分析，以及在不同数据集和问题规模下的实验对比。此外，如果书中能够讨论一些前沿的研究方向，例如深度强化学习中的优化技术，或者如何利用微粒群优化来设计新型的神经网络结构，那将极大地拓展我的研究视野，为我未来的学术研究提供宝贵的灵感和理论支持。

评分☆☆☆☆☆

我是一名业余的编程爱好者，对人工智能领域充满好奇，但由于缺乏专业的背景，常常在学习过程中感到迷茫。偶然间看到了这本书的书名，觉得非常有吸引力。我一直对“神经网络”这个词感到神秘，希望能通过这本书了解它的基本构成，比如神经元是如何工作的，它们是如何相互连接形成网络的，以及网络是如何通过学习来完成各种任务的。同时，“微粒群优化”听起来像是一种很酷的解决问题的方法，我希望书中能用通俗易懂的语言解释它的基本思想，以及它如何帮助神经网络找到最佳的学习方式。如果书中能包含一些简单的图解或者类比，来帮助我理解抽象的概念，那将是非常棒的。我并不需要过于深入的数学公式，更希望能够看到一些具体的应用场景，比如它能解决哪些日常生活中的问题，或者如何让机器变得更“聪明”。这本书能否让我对人工智能有一个更直观、更全面的认识，是我最期待的。

评分☆☆☆☆☆

看了《神经网络设计》，再看这本书简直感觉作者完全是来骗钱的

评分☆☆☆☆☆

看了《神经网络设计》，再看这本书简直感觉作者完全是来骗钱的

评分☆☆☆☆☆

看了《神经网络设计》，再看这本书简直感觉作者完全是来骗钱的

评分☆☆☆☆☆

看了《神经网络设计》，再看这本书简直感觉作者完全是来骗钱的

评分☆☆☆☆☆

看了《神经网络设计》，再看这本书简直感觉作者完全是来骗钱的