具体描述
《智能科学与技术本科专业系列教材•神经网络设计方法与实例分析》从神经网络设计和应用实践出发，介绍了10种常见的人工神经网络的基本原理、设计方法，并从各个应用领域精选了丰富的典型应用实例进行剖析，旨在使读者对各类常用的人工神经网络的基本原理和学习算法进一步加深理解，熟悉其主要功能，掌握其设计方法，了解其主要应用，为设计各类神经网络和解决实际问题打下基础。主要内容包括神经网络模型评估与选择；10种典型网络的设计与应用，包括BP网络、RBF网络、SOFM网络、LVQ网络、CPN网络、ART网铬、Hopfield网络、时序递归网络、CMAC网络、SVM网络；最后介绍了人工神经元网络设计开发平台。
作者简介
目录信息
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
拿到《神经网络设计方法与实例分析》这本书，我首先被其厚重感所吸引，这通常意味着内容会比较充实。作为一名资深软件工程师，我曾参与过一些涉及机器学习的项目，但说实话，在神经网络设计这一块，我的经验还相对有限。我更侧重于系统的实现和部署，对于模型本身的精巧设计和优化，总觉得隔着一层窗户纸。我希望这本书能够帮助我打通这层壁垒，让我从“知道有”变成“懂得用”，并且“用得好”。我期待书中能够详细讲解各种神经网络架构的演进过程，以及它们各自的优缺点，比如为何要引入卷积层，又为何需要循环结构。更重要的是，我希望看到书中能提供一些“实战”层面的指导，例如在实际项目开发中，如何根据具体业务需求，选择最合适的网络模型；如何有效地进行数据预处理和特征工程；如何进行超参数调优以获得最佳性能；以及如何处理过拟合和欠拟合等常见问题。如果书中还能包含一些关于模型部署和优化的内容，例如如何将模型压缩到移动端，或者如何提高推理速度，那就更加完美了。我一直对如何利用神经网络来优化现有系统的性能，或者构建更智能化的服务充满兴趣，例如如何构建一个能够实时分析用户反馈并进行个性化推荐的系统，或者如何用神经网络来自动化一些重复性的编码任务。
评分这本书的封面设计简洁大气，给人一种专业严谨的感觉。虽然我还没有细读，但凭直觉，我觉得它应该是一本能够系统性地介绍神经网络设计理论，并结合大量实际案例进行分析的书。我是一名在校研究生，目前正在进行机器学习相关的研究课题，虽然接触过一些神经网络的基础知识，但总觉得在实际应用中缺乏深度和广度。特别是模型的设计和调优方面，常常感到力不从心。我非常期待这本书能够提供一些实用的技巧和方法，例如在面对不同类型的数据时，应该如何选择最优的网络结构，又如何在有限的计算资源下，有效地训练和部署模型。我尤其关注书中对一些经典神经网络模型（如CNN、RNN、LSTM、GAN等）的设计思路和原理的深入剖析，以及它们在各个领域的实际应用场景。如果书中能提供一些代码示例，并且这些代码示例能够直接运行，那将是极好的。我希望通过阅读这本书，能够对神经网络的设计有一个更全面、更深入的理解，并且能够将这些知识应用到我的研究中，提升我的研究水平。例如，我目前的研究方向涉及到图像分割，但我常常对如何设计一个高效且精度高的分割网络感到困惑。如果书中能有相关的案例分析，那将对我非常有启发。我也希望能从书中了解到一些前沿的研究动态，这有助于我把握未来的研究方向。
评分拿到《神经网络设计方法与实例分析》，我立刻被它的专业感吸引。我目前是一名在初创公司工作的算法工程师，日常工作涉及大量的模型训练和调优。虽然我能熟练地使用现有的深度学习框架，但总感觉在“设计”层面，我还有很多欠缺。我希望这本书能够填补我在这一方面的知识空白，让我不仅能“用”，更能“创”。我期待书中能够系统地梳理神经网络的设计原则和方法论，从基础的感知机到复杂的深度网络，都能够有清晰的脉络。我尤其关注书中对于不同应用场景下，如何选择和设计网络架构的讲解，比如在处理序列数据时，RNN、LSTM、GRU的适用性分析；在处理图像数据时，CNN的各种变体和设计考量。更吸引我的是“实例分析”这部分，我希望书中能够提供一些贴近实际工作场景的案例，例如如何构建一个能够精准识别产品缺陷的视觉检测系统，或者如何设计一个能够理解用户意图的智能客服模型。我希望这些案例能够详尽地展示从数据预处理、模型选择、网络构建、参数调优到结果评估的全过程，并且能够提供一些实用的代码片段或伪代码。此外，我也希望能从书中了解到一些关于模型鲁棒性、可解释性以及部署效率的探讨，这些都是我们在实际工作中经常会遇到的挑战。
评分这本书给我的第一印象是它非常“硬核”。作为一名在人工智能领域摸爬滚打了多年的研究者，我对神经网络的理论和实践都有着浓厚的兴趣。我尤其关注那些能够将前沿研究成果转化为实际应用的书籍。我希望《神经网络设计方法与实例分析》能够深入探讨神经网络的底层原理，比如反向传播算法的数学推导，以及各种激活函数、损失函数和优化器的选择依据。同时，我更期待书中能够提供一些非常具体的、具有代表性的实例分析，例如如何针对某个特定问题（如目标检测、机器翻译、生成对抗网络等），一步步地设计和实现一个高性能的神经网络模型。我希望书中能够详细介绍各个模块的设计思路，包括网络结构的选取、层数的确定、参数的初始化、正则化技术的应用等等。此外，我也会特别留意书中是否涉及了当前热门的一些研究方向，比如注意力机制、Transformer模型、图神经网络等，以及它们在实际应用中的案例。我一直在思考如何将深度学习技术应用于更复杂的科学计算问题，比如流体力学模拟或材料科学研究，如果书中能有一些相关的思路或启发，那将是极大的收获。读完一本这样的书，我希望自己能够更自信地去设计和优化自己的研究模型，并探索新的应用领域。
评分刚拿到这本《神经网络设计方法与实例分析》，还没来得及深入研读，但从目录和前言来看，这本书的选题方向非常吸引我。我本身是做数据分析的，一直对如何更有效地从海量数据中挖掘价值充满兴趣。近些年，神经网络的飞速发展，尤其是在图像识别、自然语言处理等领域的突破，让我深感其巨大的潜力。我特别关注那些能够将理论与实践相结合的书籍，因为我更倾向于“学以致用”。所以，看到这本书的标题，我立刻联想到书中可能会详细讲解如何从零开始设计一个神经网络模型，包括但不限于选择合适的网络结构、优化损失函数、调整超参数等等。我期待它能像一个经验丰富的向导，带领我一步步走进神经网络的世界，解决实际工作中遇到的难题。比如，我一直想尝试用神经网络来做更精细的用户行为预测，或者更智能的推荐系统，但苦于缺乏系统性的指导。如果这本书能提供一些具体的案例，例如如何构建一个能够理解用户意图的对话系统，或者如何训练一个能够识别复杂场景的图像分类器，那将对我来说是莫大的帮助。我希望它不仅能告诉我“是什么”，更能告诉我“怎么做”，并且解释“为什么这么做”。读完一本好的技术书籍，我期望自己能立刻上手，解决一两个困扰我许久的问题。我也会特别关注书中是否提及了最新的研究进展，比如Transformer模型在各个领域的应用，或者一些新颖的网络架构，这对我保持技术敏感性至关重要。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有