具体描述
《神经网络在应用科学与工程中的应用:从基本原理到复杂的模式识别》为读者提供了神经网络方面简单但却系统的介绍。
《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》以神经网络在科学数据分析中所扮演角色的介绍性讨论作为开始，给出了神经网络的基本概念。《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》首先对用于实际数据分析的神经网络结构进行了综合概述，继而对线性网络进行了大量的介绍，并介绍了所有处理阶段的用于非线性预报和分类的多层感知器。此外，还通过实际例子和个案研究阐述了模型开发技术。后面章节又提出了用于非线性数据聚类的自组织映射、用于线性或非线性时间序列预测的递归网络和适用于科学数据分析的其他类型的网络。
《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》通过使用广泛的图示和多学科的内容以一种更容易理解的形式，填补了市场上神经网络用于多维科学数据的空白，并将神经网络与统计学联系了起来。
国际视野，科技前沿。
国际电气工程先进技术译丛，传播国际最新技术成果，搭建电气工程技术平台。
《神经网络在应用科学和工程中的应用从基本原理到复杂的模式识别》特点：
◆在多学科领域解释了神经网络；
◆为了易于理解，使用了大量图例来解释复杂数据概念；
◆深入研究了神经网络在线性和非线性预报、分类，聚类和预测方面的应用；
◆阐述了模型开发的所有阶段和结果的解释，包括数据预处理，数据维数约简，输入选择，模型开发和验证，模型不确定性评估以及对输入、误差和模型参数的灵敏度分析。
作者简介
本书提供作译者介绍
Sandhya Samarasinghe在俄罗斯的Lumumba大学获得机械工程的理学硕士(Hons)，在美国的VirpniaTech获得了工程学硕士和博士学位。目前她是新西兰林肯大学自然工程系的高级讲师，并成为先进计算解决方案中心的奠基人之一。她的研究包括神经网络、统计学、软计算和人工智能、统计学方法、计算机视觉的利用，以及用于解决工程学、生物学、经济学、环境和自然系统及应用科学的实际问题的复杂系统建模。Samarasinshe博士参与了很多领域的科学与工业项目，并且在那些领域的国际期刊和国际会议上发表了很多文章。
目录信息
前言
致谢
作者简介
第1章 从数据到模型：理解生物学、生态学和自然系统的复杂性和挑战
1.1 概述
1.2 本书安排
参考文献
第2章 神经网络基础和线性数据分析模型
2.1 概述
2.2 神经网络及其能力
2.3 生物学的启示
2.4 神经元信息处理的建模
2.5 神经元模型和学习策略
2.5.1 作为一个简单分类器的阈值神经元
2.5.2 神经元和神经集合的学习模型
2.5.2.1 Hebbian学习
2.5.2.2 无监督学习或竞争学习
2.5.2.3 有监督学习
2.5.3 作为分类器的有监督学习的感知器
2.5.3.1 感知器学习算法
2.5.3.2 基于大量现实数据集的感知器实例：根据测定的成长年轮直径辨识鱼的起源
2.5.3.3 统计学中带有线性判别函数分析的感知器比较
2.5.3.4 多种类分类中的多输出感知器
2.5.3.5 使用感知器的高维分类
2.5.3.6 感知器小结
2.5.4 用于线性分类和预报的线性神经元
2.5.4.1 利用delta规则的学习
2.5.4.2 作为分类器的线性神经元
2.5.4.3 作为预报能力子集的线性神经元的分类属性
2.5.4.4 实例：作为预报器的线性神经元
2.5.4.5 线性预报的实例：预报一个家庭的热流
2.5.4.6 线性神经元模型与线性回归的比较
2.5.4.7 实例：多输入线性神经元模型——提高一个家庭的热流预报精确度
2.5.4.8 一个多输入线性神经元与多重线性回归的比较
2.5.4.9 多线性神经元模型
2.5.4.10 多重线性神经网络与正则相关性分析的比较
2.5.4.11 线性神经元和线性网络小结
2.6 小结
习题
参考文献
第3章 用于非线性模式识别的神经网络
3.1 概述
3.2 非线性神经元
3.2.1 神经元激励函数
3.2.1.1 S形函数
3.2.1.2高斯函数
3.2.2 实例：利用非线性神经元对人口增长建模
3.2.3 非线性神经元与非线性回归分析的比较
3.3 单输入多层非线性网络
3.3.1 用单一非线性隐含层神经元处理
3.3.2 实例：用多非线性神经元建立循环现象模型
3.3.2.1 实例1：逼近一个方波
3.3.2.2 实例2：为物种的季节性迁移建立模型
3.4 两输入的多层感知器网络
3.4.1 用非线性神经元处理二维输入
3.4.2 网络输出
3.4.3 实例：二维预报和分类
3.4.3.1 实例1：二维非线性函数逼近
3.4.3.2 实例2：二维非线性分类模型
3.5 用非线性多层感知器网络为多维数据建模
3.6 小结
习题
参考文献
第4章 神经网络对非线性模式的学习
4.1 概述
4.2 非线性模式识别中网络的监督训练
4.3 梯度下降法和误差最小化
4.4 BP学习
4.4.1 实例：BP训练——手工计算
……
第5章 从数据中抽取可靠模式的神经网络模型的实现
第6章 数据探测、维数约简和特征提取
第7章 使用贝叶斯统计的神经网络模型的不确定性评估
第8章 应用自组织映射的方法发现数据中的未知聚类
第9章 神经网络在时间序列预测中的应用
附录
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我特别感兴趣的是，这本书会如何解释神经网络的“应用”这一概念。在我看来，一个优秀的技术应用书籍，不应该仅仅是列举一系列应用，而应该深入剖析其背后的原理和方法论。比如，当讨论神经网络在语音识别中的应用时，我希望能了解具体的模型架构，如CNN、RNN、Transformer是如何被巧妙地设计和优化的，以及它们在处理时序数据上的优势所在。此外，关于数据预处理、特征工程、模型训练的策略，以及如何评估和部署这些模型，我都希望得到详尽的指导。这本书能否提供一些关于迁移学习、少样本学习等技术的实践经验，以便我在资源有限的情况下也能有效地应用神经网络，这将是我非常看重的一点。
对于那些希望将研究成果转化为实际产品的科研人员来说，这本书的价值无疑是巨大的。我期待它能够提供关于模型部署、性能优化以及如何在资源受限的环境中运行神经网络的实用建议。这本书是否会讨论如何构建可靠的MLOps（Machine Learning Operations）流程，以确保神经网络模型的持续迭代和维护？此外，关于模型安全、隐私保护以及公平性等伦理问题，在这本书中是否会有所涉及？毕竟，在实际应用中，这些问题往往比算法本身更具挑战性。
作为一名曾经在学术界和工业界都摸索过的学习者，我深知一本好的技术书籍，除了内容本身的深度和广度，还需要兼顾读者的可读性和实践性。我希望这本书的语言风格清晰易懂，不会过于晦涩难懂，即使是初学者也能逐步领会。同时，我更期待它能够提供一些代码示例或pseudocode，以便我能够动手实践，将书中的知识转化为可执行的代码。在算法的介绍方面，能否适当的从数学原理出发，但又不至于让读者望而却步？我期望这本书能够平衡理论的严谨性和实践的可操作性，让我能够真正地“学以致用”。
我一直在思考，神经网络的“应用”是否也意味着它能够对传统的工程方法论产生颠覆性的影响。这本书能否探讨神经网络如何改变了传统的设计、优化和控制流程？例如，在航空航天领域，神经网络是否能够帮助我们设计出更轻巧、更高效的飞机结构？在能源领域，它是否能够优化电网的调度，提高能源利用效率？我希望这本书能够展现出神经网络的“赋能”作用，它不是孤立的技术，而是能够与其他学科和技术深度融合，共同推动进步的强大引擎。
对于一名在工程领域摸爬滚打多年的工程师来说，理论的扎实是根本，但如何将理论转化为实际的生产力，才是最终的检验标准。我期待这本书能够像一位经验丰富的前辈，为我指点迷津。它能否解答我在实际项目中遇到的难题？例如，在设计一个需要实时响应的控制系统时，如何选择合适的神经网络模型，如何处理延迟和计算资源的约束？书中能否提供一些关于模型压缩、量化以及硬件加速的实用技巧，以确保神经网络能够在嵌入式设备或边缘计算环境中高效运行？我希望这本书能成为我的“工具箱”，里面不仅有理论知识，更有解决实际问题的“秘籍”。
读到《神经网络在应用科学和工程中的应用》这个书名，我脑海中立刻浮现出各种各样的应用场景。我迫切想知道，它会如何剖析这些场景的独特挑战，以及神经网络是如何被“量身定制”来应对这些挑战的。比如，在自动驾驶领域，如何处理海量的传感器数据，如何进行实时的场景理解和决策？在金融风控中，如何捕捉隐藏在庞大数据中的欺诈模式，如何进行风险预测？这本书能否提供一些关于不同神经网络架构（如CNN、RNN、GAN、GNN等）在特定应用场景下的适用性和局限性的深入分析，帮助我做出更明智的技术选择？
作为一名渴望学习的读者，我希望这本书能够为我打开一扇通往神经网络应用世界的大门，并为我指明前进的方向。它是否能激发我探索更多新的应用领域，并鼓励我尝试将神经网络应用于我自己的研究或工作中？这本书是否能够帮助我建立起一种“用神经网络解决问题”的思维模式，并让我明白，技术本身是重要的，但如何巧妙地运用技术去解决人类社会面临的真实挑战，才是最终的意义所在。我期待这不仅仅是一本书，更是一位能够陪伴我学习和成长的良师益友。
我关注的是神经网络在解决“问题”上的能力，而不是仅仅是“炫技”。这本书能否帮助我理解，在面对一个具体的应用场景时，如何进行正确的“问题定义”，如何判断神经网络是否是最佳的解决方案，以及如何有效地将神经网络模型嵌入到现有的工程流程中？我希望能看到一些关于“从需求到模型”的系统性介绍，包括数据收集、标注、模型选择、训练、评估、部署和持续优化的整个生命周期。这本书是否能提供一些关于模型可解释性（explainability）和鲁棒性（robustness）的讨论，这对于在关键应用领域（如医疗、金融）部署神经网络至关重要。
从更宏观的视角来看，我希望这本书能够探讨神经网络在推动科学研究和工程创新方面的深远影响。它是否会回顾神经网络技术发展历程中的关键突破，并分析这些突破是如何赋能各个学科的？例如，深度学习的崛起是如何催生出新的科研范式，以及它如何加速了复杂系统的建模和仿真？我希望能看到一些关于“AI for Science”的讨论，比如神经网络在基因组学、天体物理学、气候科学等领域发挥的革命性作用。这本书能否引导我思考，在未来，神经网络还将解锁哪些未知的科学边界，又将如何塑造我们对世界的认知？
这本书的标题《神经网络在应用科学和工程中的应用》着实吸引了我。作为一名对前沿技术充满好奇的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地梳理神经网络在各个领域落地情况的著作。我期待它能不仅仅停留在理论层面，而是能够深入探讨神经网络如何解决现实世界中的复杂问题，例如在生物医学影像分析中，它如何帮助医生更精准地诊断疾病，或者在材料科学中，它如何加速新材料的发现和设计。我希望书中能提供大量的实际案例，并且这些案例的选取能够覆盖到广泛的应用场景，包括但不限于机器人技术、自动驾驶、金融风控、自然语言处理，以及那些我可能尚未接触到的新兴领域。
脉络不是很清晰，部分章节太纠结于细节，有些例子举得还不错
讲的很基础，其中有一些错误，不过仔细阅读可以分辨出来，作为入门，我还是挺推荐的。
读了前一部分，觉得相对浅显易懂，翻译的也不错，适合入门。
讲的很基础，其中有一些错误，不过仔细阅读可以分辨出来，作为入门，我还是挺推荐的。
讲的很基础，其中有一些错误，不过仔细阅读可以分辨出来，作为入门，我还是挺推荐的。
