MATLAB神经网络应用设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张德丰

出品人:

页数:321

译者:

出版时间:2009-1

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787111256120

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《深度学习实践指南：从零开始构建神经网络》 本书是一本面向对深度学习充满好奇、希望掌握实际操作技能的读者的实用指南。我们将带领读者一步步走进深度学习的世界，从最基础的概念讲起，直至能够独立设计、训练和部署复杂的神经网络模型。 核心内容概述： 本书将聚焦于深度学习的核心技术和实践应用，而非仅限于理论的介绍。我们将深入探讨以下关键领域： 1. 神经网络基础回顾与进阶： 从感知机到多层感知机： 简要回顾神经网络的起源，重点讲解多层感知机（MLP）的结构、激活函数、反向传播算法等核心原理。我们将用通俗易懂的方式解释这些概念，并通过简单的代码示例帮助读者理解。 深度神经网络（DNN）的设计： 探讨如何设计更深层次的网络，包括层数的选择、权值初始化、正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化）等，以解决过拟合问题并提升模型泛化能力。 卷积神经网络（CNN）详解： 深入剖析CNN的原理，重点讲解卷积层、池化层、全连接层的作用及组合方式。我们将通过图像识别的经典案例，展示CNN在提取图像特征方面的强大威力。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 介绍RNN在处理序列数据方面的优势，特别是LSTM如何解决传统RNN的梯度消失问题，并讲解其在自然语言处理、时间序列预测等领域的应用。 Transformer架构： 详细解析Transformer模型及其自注意力机制，阐述其在处理长序列和并行计算方面的突破性进展，并重点介绍其在自然语言处理领域的成功应用，如机器翻译、文本生成等。 2. 主流深度学习框架实战： TensorFlow与Keras： 本书将以TensorFlow和Keras为主要实现工具，提供丰富的代码示例。读者将学习如何使用Keras的简洁API快速构建各种类型的神经网络，以及如何利用TensorFlow进行更底层的控制和优化。 PyTorch入门与进阶： 同样，我们也会涵盖PyTorch框架。读者将了解PyTorch的动态图机制，学习如何使用Pythonic的方式定义和训练模型，并体验其在研究和开发中的灵活性。 框架选择与最佳实践： 在实战过程中，我们会穿插讲解不同框架的优缺点，以及在不同场景下选择合适框架的考量。 3. 模型训练与优化策略： 损失函数与优化器： 详细介绍各种常用的损失函数（如交叉熵、均方误差）及其适用场景，并讲解梯度下降、Adam、RMSprop等主流优化器的原理和使用技巧。 超参数调优： 深入探讨学习率、批次大小、迭代次数等关键超参数对模型性能的影响，并介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等常用的超参数调优方法。 模型评估与诊断： 教授读者如何使用准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等指标全面评估模型性能，并学习如何通过分析训练过程中的损失曲线、准确率曲线等来诊断模型问题。 4. 深度学习应用案例解析： 图像识别与分类： 通过构建和训练CNN模型，实现猫狗分类、手写数字识别等经典图像任务。 自然语言处理（NLP）： 利用RNN、LSTM或Transformer模型，实现文本情感分析、文本分类、机器翻译等NLP任务。 回归与预测： 应用MLP或CNN进行房价预测、股票价格预测等回归问题。 生成对抗网络（GAN）入门： 简要介绍GAN的基本原理，并通过一个简单的图像生成示例，让读者对其应用有一个初步的了解。 5. 模型部署与生产化： 模型保存与加载： 学习如何将训练好的模型保存下来，并在需要时进行加载，以便进行推理或继续训练。 模型部署基础： 介绍将深度学习模型部署到不同平台（如Web服务、移动端）的基本概念和流程，为读者后续将模型投入实际应用打下基础。 本书特色： 强调实践： 本书以代码实践为核心，每个概念的讲解都配有可运行的代码示例，让读者在动手操作中加深理解。 循序渐进： 从基础概念入手，逐步深入到复杂的模型和技术，适合不同基础的读者。 案例驱动： 通过丰富的实际应用案例，展示深度学习的强大能力，激发读者的学习兴趣。 框架支持： 覆盖主流的深度学习框架，提供灵活的学习路径。 易于理解： 避免过于深奥的数学推导，侧重于原理的直观解释和工程实现。 目标读者： 对深度学习感兴趣的在校学生和研究人员。 希望将深度学习技术应用于实际项目中的软件工程师和数据科学家。 想要学习如何构建和训练神经网络的初学者。 对人工智能领域有初步了解，并希望深入探索深度学习的开发者。 本书旨在帮助读者建立坚实的深度学习理论基础，并掌握用主流框架实现和部署深度学习模型的实际能力，开启属于自己的深度学习探索之旅。

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坦白说，我在阅读《MATLAB神经网络应用设计》的过程中，最大的感受就是“实用性”。我并非是那种追求纯粹理论深度的人，我更希望能够快速地将所学知识应用于实际工作，而这本书恰恰满足了我的这一需求。它提供的代码示例，不仅可以作为基础框架，还可以从中学习到很多MATLAB在处理神经网络任务时的高效技巧和便捷函数。例如，书中关于数据预处理和特征工程的部分，就介绍了一些非常实用的方法，这些方法能够显著提高模型的性能，并且在实际操作中非常易于实现。我曾尝试过书中的一些章节，比如利用卷积神经网络进行图像分类的例子，按照书中的步骤操作，很快就搭建起了一个可用的模型，并且在自己的数据集上取得了不错的效果。这一点让我对MATLAB的神经网络工具箱产生了更深的认识，也更加相信通过这本书，我可以掌握更多将神经网络技术应用到实际业务中的能力。书中还涉及了一些模型评估和性能分析的内容，这一点对于我这种需要向他人展示成果的人来说，是非常重要的，能够帮助我清晰地衡量模型的优劣，并找到进一步优化的方向。

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拿到这本《MATLAB神经网络应用设计》时，我本来是带着一股试试看的心态，毕竟市面上关于神经网络的书籍琳琅满目，真正能深入浅出的并不多。然而，翻开目录，我就被它丰富的章节安排所吸引。虽然我本身在机器学习领域已有一些基础，但对于如何将这些理论知识转化为实际的MATLAB应用，我总觉得缺少了一条清晰的脉络。这本书似乎正好填补了这个空白，它不仅仅停留在理论的讲解，更侧重于实际操作的指导。书中对于各种神经网络模型的选择、构建、训练和评估，都有非常详尽的步骤说明，并且提供了大量的代码示例。这一点对我来说至关重要，我常常会在学习理论后，对着一本本厚厚的书发呆，不知道如何着手编写代码。而这本书的附带代码，可以直接拿来运行，然后根据自己的需求进行修改，大大缩短了从理解到实践的距离。更让我惊喜的是，它并没有局限于某个单一的模型，而是涵盖了从前馈网络到循环神经网络，再到卷积神经网络等一系列主流模型，并针对不同的应用场景给出了相应的解决方案。这让我在面对不同类型的问题时，能够有一个更加全面的技术储备，而不是仅仅依赖于一种模型。

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这本书在内容的组织上，给我一种循序渐进的感觉，非常适合想要系统学习MATLAB神经网络应用的读者。它不会一下子抛出过于复杂的概念，而是从最基础的模型开始，逐步深入到更高级的架构。我注意到书中对于每一个模型都进行了详细的介绍，包括其结构、工作原理以及在MATLAB中的具体实现方式。这让我能够清晰地理解不同神经网络模型之间的异同，以及它们各自的优势和适用范围。我特别喜欢书中关于神经网络在模式识别领域的应用部分，书中通过具体的实例，详细讲解了如何利用MATLAB构建用于人脸识别、语音识别等任务的神经网络模型。这些例子不仅具有很强的启发性，还为我提供了宝贵的实践经验。我曾按照书中的方法，尝试搭建一个简单的语音识别系统，虽然还有很多需要改进的地方，但至少让我看到了将理论知识转化为实际应用的希望。书中对于模型的可视化和调试工具的介绍，也让我能够更直观地理解模型的内部运作机制，并能够及时发现和修正潜在的错误。

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《MATLAB神经网络应用设计》这本书，给我最深刻的印象是它在案例选择上的独到之处。它并没有选取那些过于教科书式、理论性过强的例子，而是侧重于一些在实际工程和科研领域具有代表性的应用。例如，书中对时间序列预测的讲解，就结合了金融市场数据的分析，这一点让我觉得非常贴近实际需求，因为我目前的工作就涉及到对海量时间序列数据的分析和预测。书中详细讲解了如何运用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）来处理这类问题，并提供了清晰的MATLAB代码实现。我尝试按照书中的方法，对一些公开的金融数据进行建模，发现效果超出我的预期。此外，书中关于异常检测的章节，也让我受益匪浅。通过对实际工业生产数据的分析，书中展示了如何利用自编码器等模型来识别潜在的异常情况，这对于提高生产效率和保障产品质量具有重要的实际意义。这种理论与实践紧密结合的方式，让我在学习过程中充满了成就感，也增强了我对神经网络技术应用前景的信心。

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这本书的书写风格非常直接，没有过多的冗余和华丽辞藻，直击核心，这是我非常欣赏的一点。它更像是一位经验丰富的工程师在手把手教你解决实际工程问题，而不是一位理论家在进行学术探讨。每一个章节都围绕着一个具体的应用场景展开，例如图像识别、时间序列预测、文本分类等等。作者会先简要介绍该场景的特点和挑战，然后详细阐述如何运用MATLAB的神经网络工具箱来构建和训练合适的模型来解决这个问题。我特别喜欢书中对于模型调优部分的讲解，这一点往往是很多初学者容易忽视的环节。书中不仅介绍了常见的调优方法，比如学习率调整、动量参数的使用、正则化技术等，还深入分析了这些方法背后的原理，以及它们在不同模型和数据上的适用性。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我能够更深刻地理解神经网络的训练过程，并能够根据实际情况做出更优的决策。此外，书中还穿插了一些实际项目中的案例分析，这些案例真实反映了在实际应用中可能会遇到的各种问题，以及作者是如何一步步克服这些困难的，这对于我提升解决实际问题的能力非常有帮助。

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虐它？先得自虐。

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