MATLAB神经网络30个案例分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京航空航天大学

作者:MATLAB中文论坛

出品人:

页数:286

译者:

出版时间:2010-4

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787512400344

丛书系列:

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• 神经网络
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《精通MATLAB神经网络：从理论到实践的深度探索》 在这数字浪潮汹涌、智能技术日新月异的时代，神经网络作为人工智能的核心驱动力，正以前所未有的速度渗透并重塑着各行各业。从精准的图像识别到自然的语言理解，从高效的金融风控到个性化的推荐系统，神经网络的应用场景已无处不在，其背后的原理与实现也日益成为技术爱好者、研究学者以及行业从业者关注的焦点。 本书《精通MATLAB神经网络：从理论到实践的深度探索》旨在为广大读者提供一个系统、深入且极具操作性的学习平台，带领大家全面掌握神经网络的核心概念、构建方法以及在MATLAB环境下的高效实现。我们不拘泥于表面概念的罗列，而是致力于揭示神经网络的内在逻辑，剖析其工作机制，并提供大量贴近实际应用场景的案例，帮助读者在理论学习与实践操作之间建立起坚实的桥梁。 本书的核心价值与独特视角： 理论体系的深度构建： 本书将从最基础的神经元模型出发，循序渐进地引导读者理解前馈神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等主流网络结构的演进与原理。我们将深入探讨激活函数的选择与作用、损失函数的原理与优化、反向传播算法的数学推导与实际应用，以及梯度下降、Adam等优化器的内在机制。通过严谨的数学阐述和直观的图示，确保读者对每个理论环节都有深刻的理解，而非停留在“知其然，不知其所以然”的层面。 MATLAB工具箱的精湛运用： MATLAB作为一款强大的科学计算软件，其内置的神经网络工具箱为神经网络的开发提供了极大的便利。本书将系统介绍如何利用MATLAB神经网络工具箱进行网络的设计、训练、评估和部署。我们将详细讲解各种网络层的配置，包括全连接层、卷积层、池化层、循环层、注意力机制层等，以及如何设置训练参数、选择合适的评估指标。通过实际的代码示例，读者将能够快速上手，将理论知识转化为可执行的程序。 丰富的实战案例与应用场景： 理论学习固然重要，但脱离实际的应用场景，理论知识则显得苍白无力。本书精选了多个涵盖不同领域的典型案例，例如： 图像识别与分类： 如何构建卷积神经网络（CNN）来识别手写数字、猫狗分类，甚至更复杂的物体识别任务。我们将详细解析CNN在特征提取、空间映射等方面的优势。 时间序列预测： 利用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）来预测股票价格、天气变化，或分析传感器数据。我们将深入探讨RNN在处理序列依赖性方面的能力。 模式识别与数据挖掘： 使用多层感知机（MLP）或径向基函数网络（RBFN）来进行模式分类、异常检测，或从海量数据中挖掘有价值的信息。 自然语言处理基础： 简要介绍如何运用神经网络进行文本分类、情感分析等基础NLP任务，为读者打开通往更复杂NLP应用的大门。 回归分析与函数逼近： 展示如何利用神经网络解决复杂的非线性回归问题，实现高精度的函数逼近。 降维与特征提取： 探讨如何使用自编码器（Autoencoder）进行数据降维和特征学习。 生成模型初步： 介绍生成对抗网络（GAN）的基本思想和实现，用于生成逼真的图像或数据。 每个案例都将从问题定义、数据准备、网络设计、模型训练、性能评估到结果分析，进行全方位的讲解。我们强调代码的可读性、可复用性，并提供详细的注释，帮助读者理解每一行代码背后的逻辑。 进阶主题的深入探讨： 在掌握了基础知识和典型应用后，本书还将引导读者探索神经网络领域的进阶内容，例如： 正则化技术： Dropout、L1/L2正则化等，如何有效防止过拟合，提高模型的泛化能力。 迁移学习： 如何利用预训练模型加速训练，解决数据量不足的问题。 超参数调优： 介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法，找到最优的模型配置。 模型可视化与解释： 如何理解神经网络的决策过程，提升模型的可解释性。 模型部署与优化： 简要介绍如何将训练好的模型部署到实际应用中，并进行性能优化。 学习路径的清晰规划： 本书的章节安排紧凑且逻辑性强，从基础概念到复杂模型，从理论推导到代码实现，循序渐进。对于初学者，可以直接从前几章开始，逐步建立起扎实的理论基础；对于有一定基础的读者，可以根据自身需求，选择性地阅读相关章节。 本书的目标读者： 在校学生： 计算机科学、电子工程、自动化、生物医学工程、数学等专业的本科生、硕士生及博士生，希望深入理解神经网络理论，并掌握其在MATLAB中的实现。 科研人员： 需要将神经网络应用于科学研究，如数据分析、模型构建、模拟仿真等领域的研究者。 技术开发者： 软件工程师、数据科学家、算法工程师，希望学习并应用神经网络技术来解决实际业务问题，提升产品智能化水平。 行业从业者： 对人工智能、机器学习感兴趣，希望了解神经网络如何在金融、医疗、制造、互联网等行业发挥作用的专业人士。 所有对神经网络技术充满好奇的学习者： 即使没有深厚的数学背景，只要具备一定的编程基础和学习热情，也能通过本书的学习，逐步掌握神经网络的精髓。 为何选择MATLAB？ MATLAB以其集成化的开发环境、丰富的数学函数库以及强大的矩阵运算能力，成为学术界和工业界进行科学计算和工程开发的理想平台。其神经网络工具箱更是提供了从模型设计、数据处理到训练调优、结果可视化的全套解决方案，大大简化了神经网络的开发流程，使得研究人员和工程师能够更专注于算法本身的创新和应用场景的探索。本书正是基于MATLAB这一强大工具，为您提供一条高效、便捷的学习与实践之路。 本书的承诺： 我们承诺，本书提供的内容将是原创的、深入的、实用的。我们不会重复市面上已有的、浅显的知识点，而是致力于挖掘神经网络的深层价值，并以清晰易懂的方式呈现给读者。我们相信，通过本书的学习，您将能够： 深刻理解神经网络的原理： 不再是“黑箱”，而是能够洞察其内在机制。 熟练掌握MATLAB神经网络工具箱： 能够独立构建、训练和评估各类神经网络模型。 具备解决实际问题的能力： 能够将所学知识应用于图像、序列、文本等多种数据类型的问题。 拥有继续深入学习的基础： 为探索更前沿的AI技术打下坚实基础。 让我们一起踏上这场激动人心的神经网络探索之旅，用MATLAB赋能您的智能未来！

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这本书拿到手，第一感觉是内容非常充实，简直就是一本活生生的实战手册。我之前接触过一些理论书籍，但总觉得离实际应用有一段距离，而这本书恰恰填补了这个空白。它不是那种干巴巴地罗列公式和概念，而是把复杂的神经网络知识点融入到一个个具体的案例中去讲解。比如，在处理图像识别问题时，作者并没有直接丢出一个复杂的卷积神经网络结构，而是从一个基础的例子开始，逐步引导读者理解卷积层、池化层的工作原理，以及如何通过调整参数来优化模型。这种循序渐进的教学方式，让我这个非科班出身的读者也能很快跟上节奏。书中的代码示例非常详尽，而且往往会附带对代码每一行的解释，这对于我们这些需要亲自动手实践的人来说，简直是福音。我特别喜欢它在每一个案例后面都会有一个“小结”或者“思考”部分，引导读者去反思这个案例的优缺点，以及在实际应用中可能遇到的问题。这种设计让学习过程不仅仅是模仿，更是启发思考的过程。

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这本书的写作风格非常平易近人，完全没有传统技术书籍那种高高在上的感觉。作者似乎是一位经验丰富的“老前辈”，耐心地手把手地教你。我尤其欣赏它在理论解释上的清晰度。很多时候，我们会遇到一些抽象的概念，比如反向传播算法或者激活函数的选择，在书本上看起来很深奥。但在这本书里，作者总是能找到一个恰当的比喻或者图示来帮助理解。我记得在讲到反向传播时，他用了一个很形象的例子来解释梯度下降的过程，让我豁然开朗。此外，这本书对不同类型神经网络的对比也非常有价值。比如，在处理分类问题时，作者对比了多层感知机和支持向量机（虽然SVM不是神经网络，但这种横向对比有助于理解神经网络的优势和局限），这让读者能更全面地看待问题。

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这本书的结构安排体现了作者深厚的教学功底。它不是简单地堆砌案例，而是像搭建一个知识体系的阶梯。初级的案例奠定了基础，让我们熟悉数据预处理、网络构建和基本训练流程；中级的案例开始引入更复杂的网络结构和优化技巧；到了后期的案例，则涉及到了更前沿的话题，比如深度学习的一些基本思想的萌芽。这种由浅入深的设计，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对于初学者来说，可以跟着案例一步步走，建立起对神经网络的整体认知；对于有一定基础的人来说，也可以从感兴趣的案例入手，从中汲取实用的工程经验。书中的排版也十分清晰，图表的使用恰到好处，没有冗余的文字，使得阅读体验非常流畅。

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读完这本书的几个案例后，我最大的感受是作者对实际问题的把握非常到位。他选择的案例覆盖了从基本的回归预测到复杂的模式识别等多个领域，让我看到了神经网络在不同场景下的应用潜力。比如，在金融时间序列预测的案例中，作者详细分析了如何处理数据中的噪声和非平稳性，这对于我们这些在金融领域工作的人来说，是非常宝贵的经验。他不仅展示了如何构建网络结构，更重要的是，如何进行特征工程和模型评估。我注意到，书中对于过拟合和欠拟合的处理给出了很多实用的建议，比如使用 Dropout、L1/L2正则化，以及如何通过交叉验证来选择最佳模型。这些都是教科书里经常提到但很少在实践中被清晰阐述的细节。这本书让我明白，构建一个成功的神经网络模型，不仅仅是算法的选择，更多的是对数据和工程细节的精细打磨。

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我个人认为，这本书的价值远不止于教会你如何“写代码”。它更像是一本“思维导图”，帮助我们梳理在实际项目中可能遇到的各种挑战。在每一个案例的最后，作者都会探讨一些“下一步可以做什么”的话题，这极大地激发了我的自主学习热情。比如，在完成一个基本的模式识别任务后，他会建议读者去尝试引入注意力机制或者探索其他先进的优化器。这种引导性的总结，让我觉得这本书不仅仅是一本教材，更像是一个持续成长的伙伴。它教会了我如何用一种结构化的方式去思考和解决问题，而不是仅仅停留在“套用模板”的层面。对于任何想将MATLAB和神经网络技术真正落地到工程实践中的人来说，这本书都是一本值得反复研读的宝典。

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书很不错，不过有新的了。

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内容丰富，入门必备。不过有bug,还有第二版43案例也出了。

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三十个案例, 示例代码也不少, 可是不懂原理的人拿代码过去怎么修改呢? 懂原理的又怎么需要这样一些入门的例子呢? 所以我觉得这本书的定位有点问题... 说实话收获不是很大...

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虽然很不喜欢这种案例类的书，不过今天是它救了我...知恩图报两星+一星～

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