面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:中国科大

作者:丛爽

出品人:

页数:323

译者:

出版时间:2009-4

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787312024313

丛书系列:

图书标签:

神经网络
复杂神经网络
科研
MATLAB
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神经网络
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具体描述

《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》利用目前国际上流行通用的MATLAB 7.0环境，结合神经网络工具箱4.0.6版本，分别从网络构造、基本原理、学习规则以及训练过程和应用局限性几个方面，通过多层次、多方面的分析与综合，深入浅出地介绍了人工神经网络中的各种典型网络，以及各种不同神经网络之间在原理和特性等方面的不同点与相同点。

《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》可作为计算机、电子学、信息科学、通讯以及自动控制等专业的高年级本科生、研究生以及其他专业科技人员学习神经网络或MATLAB环境下神经网络工具箱时的教材或参考书。

《深度学习的奥秘：从理论到实践的全面解析》内容简介：本书旨在为读者构建一个坚实的深度学习知识体系，涵盖了从基础概念到前沿技术的全面解析。我们深入探讨了神经网络的核心原理，逐一剖析了不同类型的网络结构，并提供了丰富的实际应用案例，帮助读者理解如何在真实世界的问题中有效地运用这些强大的工具。第一部分：神经网络基石神经元模型与激活函数：本部分将从最基本的感知机模型出发，介绍人工神经元的构成，以及Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函数的作用和选择依据。我们将详细解释它们如何引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。前向传播与反向传播算法：深入理解神经网络的学习过程是关键。本部分将清晰阐述前向传播的计算流程，以及如何通过反向传播算法有效地计算损失函数对网络权重的梯度。我们将详细推导梯度下降法的原理，并介绍不同优化器（如SGD、Adam、RMSprop）的优劣与应用场景。损失函数与评估指标：学习如何量化模型性能至关重要。我们将介绍回归问题中的均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE），以及分类问题中的交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）等常用损失函数，并讨论它们的设计理念。同时，我们还将介绍准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）等评估指标，以及如何根据任务需求选择合适的指标。正则化技术：过拟合是神经网络训练中的一大挑战。本部分将详细介绍L1、L2正则化、Dropout、Batch Normalization等常用的正则化技术，并阐述它们如何通过引入约束或噪声来防止模型过度依赖训练数据，从而提高泛化能力。第二部分：经典神经网络架构多层感知机（MLP）：作为最基础的全连接神经网络，我们将详细介绍MLP的结构、工作原理以及其在简单分类和回归任务中的应用。卷积神经网络（CNN）：专为处理图像数据而设计的CNN将是重点。我们将深入解析卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）的工作机制，介绍感受野、权值共享等概念，并重点阐述AlexNet、VGGNet、ResNet、Inception等经典CNN架构的演进与创新。我们将通过丰富的图像分类、目标检测、图像分割等案例，展示CNN的强大能力。循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）/门控循环单元（GRU）：针对序列数据，RNN及其变种LSTM和GRU是核心。我们将详细解释RNN如何处理时序信息，介绍其在自然语言处理（NLP）中的应用，如文本生成、机器翻译。重点解析LSTM和GRU通过门控机制解决长期依赖问题的原理，并展示它们在语音识别、时间序列预测等领域的成功案例。 Transformer模型：作为近年来在NLP领域引起革命性变化的架构，Transformer将进行深度剖析。我们将详细讲解自注意力机制（Self-Attention Mechanism）、多头注意力（Multi-Head Attention）、位置编码（Positional Encoding）等核心组件，以及Encoder-Decoder结构。我们将深入探讨BERT、GPT等预训练模型的原理和应用，并展示Transformer在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中的卓越表现。第三部分：深度学习高级主题与应用生成对抗网络（GAN）：学习如何生成逼真数据是深度学习的一大前沿。我们将详细介绍GAN的基本框架，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程。我们将深入解析DCGAN、StyleGAN等经典GAN模型，并展示其在图像生成、风格迁移、超分辨率等方面的创新应用。迁移学习与预训练模型：如何在数据稀缺的情况下训练有效的模型？迁移学习提供了解决方案。我们将详细介绍迁移学习的原理，包括特征提取和模型微调，并重点讲解如何利用在大规模数据集上预训练的模型（如ImageNet上的CNN模型，或BERT、GPT等NLP模型）来解决特定任务，从而显著提高训练效率和模型性能。强化学习（RL）基础：学习智能体如何与环境交互并做出最优决策。我们将介绍强化学习的基本概念，如状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）、策略（Policy）和价值函数（Value Function），并简要介绍Q-learning、SARSA等经典算法，以及DQN、Actor-Critic等深度强化学习算法。我们将通过游戏AI、机器人控制等示例，展现强化学习的潜力。深度学习框架与实践：虽然本书不涉及特定工具箱，但我们将提供关于如何选择和使用主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）的通用建议。我们将探讨模型部署、分布式训练、模型压缩等实际工程问题，为读者迈向实际应用提供指导。本书特色：理论严谨且易于理解：本书在理论讲解上力求严谨，同时注重使用清晰的语言和直观的图示，帮助读者循序渐进地掌握复杂的概念。丰富的应用案例：每一个理论知识点都辅以丰富的实际应用案例，涵盖计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域，让读者能够深入理解理论在实践中的价值。注重核心原理：本书不拘泥于某个特定工具箱的API细节，而是将重点放在神经网络的底层原理和通用算法上，确保读者掌握的核心知识具有跨平台和跨工具的通用性。启发式学习路径：本书的章节设计旨在引导读者从基础出发，逐步深入到更复杂的模型和应用，形成一个完整的深度学习学习路径。本书适合对人工智能、机器学习和深度学习感兴趣的本科生、研究生、研究人员以及希望掌握前沿AI技术的工程师。通过阅读本书，您将能够深刻理解深度学习的强大之处，并具备独立设计、实现和优化深度学习模型的关键能力。

作者简介

目录信息

第3版前言第2版前言前言第1章概述 1.1 人工神经网络概念的提出 1.2 神经细胞以及人工神经元的组成 1.3 人工神经网络应用领域 1.4 人工神经网络发展的回顾 1.5 人工神经网络的基本结构与模型 1.5.1 人工神经元的模型 1.5.2 激活转移函数 1.5.3 单层神经元网络模型结构 1.5.4 多层神经网络 1.5.5 递归神经网络 1.6 用MATLAB计算人工神经网络输出 1.7 本章小结习题第2章前向神经网络 2.1 感知器 2.1.1 感知器的网络结构 2.1.2 感知器的图形解释 2.1.3 感知器的学习规则 2.1.4 网络的训练 2.1.5 感知器的局限性 2.1.6 “异或”问题 2.1.7 解决线性可分性限制的办法 2.1.8 本节小结 2.2 自适应线性元件 2.2.1 自适应线性神经元模型和结构 2.2.2 W-H学习规则 2.2.3 网络训练 2.2.4 例题与分析 2.2.5 对比与分析 2.2.6 单步延时线及其自适应滤波器的实现 2.2.7 自适应线性网络的应用 2.2.8 本节小结 2.3 反向传播网络 2.3.1 BP网络模型与结构 2.3.2 BP学习规则 2.3.3 BP网络的训练及其设计过程 2.3.4 BP网络的设计 2.3.5 限制与不足 2.3.6 反向传播法的改进方法 2.3.7 基于数值优化方法的网络训练算法 2.3.8 数值实例对比 2.3.9 本节小结习题第3章递归神经网络 3.1 各种递归神经网络 3.1.1 全局反馈型递归神经网络 3.1.2 前向递归神经网络 3.1.3 混合型网络 3.1.4 本节小结 3.2 全局反馈递归网络 3.2.1 霍普菲尔德网络模型 3.2.2 状态轨迹 3.2.3 离散型霍普菲尔德网络 3.2.4 连续型霍普菲尔德网络 3.2.5 本节小结 3.3 Elman网络 3.3.1 网络结构及其输入输出关系式 3.3.2 修正网络权值的学习算法 3.3.3 稳定性推导 3.3.4 对稳定性结论的分析 3.3.5 对角递归网络稳定时学习速率的确定 3.3.6 本节小结 3.4 对角递归神经网络 3.4.1 网络结构及其输入输出关系式 3.4.2 网络的稳定性分析 3.4.3 进一步的讨论 3.4.4 数值实例 3.4.5 本节小结 3.5 局部递归神经网络 3.5.1 PIDNNC的设计 3.5.2 闭环控制系统稳定性分析 3.5.3 实时在线控制策略的设计步骤 3.5.4 数值应用 3.5.5 本节小结习题第4章局部连接神经网络 4.1 径向基函数网络 4.1.1 径向基函数及其网络分析 4.1.2 网络的训练与设计 4.1.3 广义径向基函数网络 4.1.4 数字应用对比及性能分析 4.1.5 本节小结 4.2 B样条基函数及其网络 4.3 CMAC神经网络 4.3.1 CMAC网络基本结构 4.3.2 CMAC的学习算法 4.4局部神经网络的性能对比分析 4.4.1 CMAC、B样条和RBF共有的结构特点 4.4.2 CMAC、B样条和RBF的不同之处 4.5 K型局部连接神经网络 4.5.1 网络结构与权值修正法 4.5.2 网络特性分析 4.5.3 数字应用对比及性能分析 4.5.4 本节小结习题第5章自组织竞争神经网络 5.1 几种联想学习规则 5.1.1 内星学习规则 5.1.2 外星学习规则 5.1.3 科荷伦学习规则 5.2 自组织竞争网络 5.2.1 网络结构 5.2.2 竞争学习规则 5.2.3 竞争网络的训练过程 5.3 科荷伦自组织映射网络 5.3.1 科荷伦网络拓扑结构 5.3.2 网络的训练过程 5.4 自适应共振理论 5.4.1 ART-1网络结构 5.4.2 ART-1的运行过程 5.4.3 ART-2神经网络 5.5 本章小结习题第6章随机神经网络 6.1 概述 6.1.1 随机神经网络的发展 6.1.2 GNN模型描述 6.1.3 RNN的学习算法 6.1.4 RNN的应用 6.1.5 其他随机网络 6.1.6 研究前景 6.2 用Boltzmann机求解典型NP优化问题TSP 6.2.1 Boltzmann机网络模型及其权值修正规则 6.2.2 用Boltzmann机网络解TSP 6.2.3 Boltzmann机与Hopfield网络解TSP的对比 6.2.4 本节小结 6.3 随机神经网络算法改进及其应用 6.3.1 DRNN解TSP的参数推导和改进方法 6.3.2 DRNN网络解TSP改进方法的实验对比 6.3.3 本节小结 6.4 采用DRNN网络优化求解的对比研究 6.4.1 DRNN与Hopfield网络求解TSP的理论分析 6.4.2 DRNN与Hopfield网络解TSP的实验对比 6.4.3 本节小结习题第7章面向工具箱的神经网络实际应用 7.1 综述 7.1.1 神经网络技术的选用 7.1.2 神经网络各种模型的应用范围 7.1.3 网络设计的基本原则 7.2 神经网络在控制系统中的应用 7.2.1 反馈线性化 7.2.2 问题的提出 7.2.3 神经网络设计 7.3 利用神经网络进行字母的模式识别 7.3.1 问题的阐述 7.3.2神经网络的设计 7.4 用于字符识别的三种人工神经网络的性能对比 7.4.1 用于字母识别的感知器网络 7.4.2 用于字母识别的霍普菲尔德网络 7.4.3 字母识别实验及其结果分析附录A MATLAB 7.1神经网络工具箱4.0.6函数一览表附录B 程序目录参考文献
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读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

**作为一名在数据科学领域深耕多年的从业者，我对于能够提供实操性强、紧跟技术前沿的工具书一直抱有很高的期待。** 《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》这本书，很大程度上满足了我的需求。它对神经网络理论的讲解，既有深度又不失广度，涵盖了从基础理论到当前热门的深度学习模型。作者在讲解时，并没有回避其中的数学细节，而是以一种能够被理解的方式呈现，并且善于通过类比来帮助读者建立直观的认识。让我印象深刻的是，本书将理论知识与MATLAB这一强大而普及的工具相结合。这对于许多希望将所学理论转化为实际应用的工程师和研究人员来说，是极其宝贵的。书中提供的MATLAB代码示例，不仅运行稳定，而且结构清晰，注释详尽，这极大地降低了学习和实践的门槛。我尝试着将书中的一些代码应用于我实际工作中遇到的问题，发现其通用性和可扩展性非常强。尤其是书中对于神经网络在实际问题中遇到的挑战，如过拟合、欠拟合等，以及相应的解决方案，都进行了深入的探讨和指导，这对于提升模型在实际应用中的表现非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

**《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》这本书，我认为它在同类书籍中具有非常突出的优势。** 首先，作者在理论构建上，非常注重逻辑的严谨性和体系的完整性。从最基础的神经元模型，到感知机，再到多层前馈网络，直至更复杂的卷积网络和循环网络，作者都循序渐进地进行了深入的介绍。他不仅清晰地阐述了各个模型的结构和工作原理，更对模型的优缺点以及适用场景进行了详细的分析，这对于读者建立一个全面而系统的神经网络知识体系非常有帮助。其次，这本书将理论与MATLAB工具箱的结合做得非常出色。许多关于神经网络的书籍，要么是纯理论，要么是纯代码，而这本书能够将两者完美地融合，实属难得。作者通过大量的实例，展示了如何利用MATLAB强大的神经网络工具箱来实现各种算法。这些实例不仅覆盖了常见的应用领域，而且代码质量很高，易于理解和修改。我特别欣赏书中关于模型调优和性能评估部分的讲解，这对于实际工程应用来说至关重要。这本书真正实现了“授人以渔”的目标，让读者不仅能够理解神经网络的原理，更能掌握将其应用于实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

**这本书简直是我的救星！** 作为一名刚刚开始接触深度学习的本科生，我以前对神经网络的概念总是模模糊糊，各种理论公式看得我头晕眼花。直到我发现了这本《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》，我的学习之路才算真正走上了正轨。这本书的优点真的太多了，首先，它的理论讲解非常清晰易懂，作者用非常形象的比喻和循序渐进的方式，将复杂的神经网络原理一点点拆解开来，让我这个“小白”也能茅塞顿开。尤其是一些关键概念，比如反向传播算法，作者不仅仅是给出公式，更是详细地解释了每一步的意义和背后的逻辑，读完之后我感觉自己真的掌握了这个核心算法。更重要的是，这本书将理论与MATLAB工具箱的应用完美地结合起来。我以前总是觉得理论学得再好，如果不能实际操作，那都是纸上谈兵。而这本书恰恰解决了我的痛点。书中提供了大量的MATLAB代码示例，每一个理论点都配有相应的代码实现，让我能够亲手去验证理论的正确性，并且看到实际运行的效果。而且，作者对MATLAB神经网络工具箱的使用讲解得非常细致，从数据的预处理到模型的搭建、训练、评估，每一个环节都有详细的步骤和注意事项，让我不再对着工具箱感到无从下手。我学会了如何利用MATLAB搭建各种经典的神经网络模型，比如多层感知机、卷积神经网络等等，并且能够根据实际问题调整参数，优化模型性能。这本书真的让我从“看懂”变成了“会用”，大大提升了我的实践能力。

评分☆☆☆☆☆

**作为一名在生物医学工程领域工作的研究人员，我一直在寻找能够帮助我更深入理解并应用神经网络解决复杂问题的资源。** 《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》这本书，无疑是近期我最满意的一次文献检索成果。它提供的不仅仅是理论知识的堆砌，更是一套完整且实用的解决方案。书中对神经网络理论的阐述，并没有停留在基础概念的层面，而是深入到了各种先进模型的原理分析，例如，对于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理序列数据方面的优势，以及卷积神经网络（CNN）在图像识别和特征提取上的强大能力，都进行了详尽的剖析。而其最大的亮点在于，作者将这些高深莫定的理论，巧妙地转化为MATLAB工具箱中可执行的代码。这对于我们这些需要将前沿技术应用于实际研究的科研人员来说，是无比宝贵的。我特别欣赏书中针对不同应用场景提供的案例分析，比如在信号分类、模式识别以及数据预测等方面，书中都提供了基于MATLAB实现的完整流程。我尝试用书中提供的代码框架，结合我自己的数据集进行了初步的实验，效果非常显著。书中的代码结构清晰，注释详细，使得我能够快速理解并进行修改和扩展，这极大地缩短了我的研究周期，并为我打开了新的研究思路。

评分☆☆☆☆☆

**一直以来，我对人工智能领域都充满了好奇，特别是神经网络，感觉它无所不能，但又不知从何学起。** 这本《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》就像一盏明灯，照亮了我探索神经网络世界的道路。这本书的叙事风格非常引人入胜，作者不像很多技术书籍那样枯燥乏味，而是用一种娓娓道来的方式，将复杂的概念变得生动有趣。我尤其喜欢书中关于神经网络“学习”过程的讲解，作者通过一个又一个生动的例子，让我明白了为什么神经网络能够从数据中提取规律，并且不断进步。更让我惊喜的是，这本书并没有止步于理论，而是非常有前瞻性地结合了MATLAB这个强大的工具。我之前尝试过学习其他编程语言来实现神经网络，但始终觉得门槛太高。而MATLAB神经网络工具箱的出现，极大地降低了我的学习难度。书中对工具箱每一个功能的介绍都非常到位，让我能够迅速上手。我跟着书中的步骤，一步步搭建和训练自己的第一个神经网络模型，当看到模型能够准确预测一些数据时，那种成就感是无与伦比的！这本书让我觉得，学习神经网络不再是遥不可及的梦想，而是触手可及的实践。

评分☆☆☆☆☆

……略渣。其实没什么出版的必要。

评分☆☆☆☆☆

可惜不能用神经网络

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……略渣。其实没什么出版的必要。

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可惜不能用神经网络

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