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出版者:机械工业

作者:傅荟璇//赵红

出品人:

页数:299

译者:

出版时间:2010-9

价格:37.00元

装帧:

isbn号码:9787111313137

丛书系列:

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• 神经网络
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《MATLAB神经网络应用设计》 本书旨在为读者提供一套全面、深入且实用的MATLAB神经网络应用设计方法论。 在当今数据驱动的时代，神经网络作为一种强大的机器学习工具，在图像识别、自然语言处理、预测分析、智能控制等众多领域展现出惊人的潜力。然而，将理论知识转化为实际应用，并成功设计出满足特定需求的神经网络模型，往往需要扎实的理论基础、丰富的实践经验以及对常用工具的熟练掌握。本书正是在此背景下应运而生，旨在填补理论与实践之间的鸿沟，帮助读者掌握使用MATLAB进行神经网络应用设计的核心技能。 本书内容涵盖以下主要方面： 第一部分：神经网络基础理论与MATLAB实现 神经网络概述： 深入浅出地介绍神经网络的基本概念，包括神经元模型、激活函数、网络结构（如前馈网络、循环网络等）以及神经网络的学习过程（如监督学习、无监督学习、强化学习）。我们将剖析不同网络类型的工作原理及其适用场景。 MATLAB神经网络工具箱介绍： 全面介绍MATLAB神经网络工具箱（Neural Network Toolbox）的功能、主要模块和核心函数。读者将了解如何利用该工具箱快速构建、训练和评估神经网络模型。我们将重点讲解如何使用GUI工具和命令行接口来实现神经网络的设计。 数据预处理与特征工程： 强调数据在神经网络应用中的关键作用。本书将详细阐述数据清洗、归一化、标准化、特征提取和特征选择等重要预处理技术。同时，也会探讨如何从原始数据中构建有意义的特征，为神经网络模型提供高质量的输入。 激活函数与损失函数： 深入分析常用的激活函数（如Sigmoid、ReLU、Tanh）的特性及其在不同网络层中的选择原则。同时，也会介绍各种损失函数（如均方误差、交叉熵）及其在优化过程中的作用。 优化算法与反向传播： 详细讲解反向传播算法的工作原理，以及各种梯度下降优化器（如SGD、Adam、RMSprop）的特点和应用。读者将理解这些算法如何指导网络参数的更新，以最小化损失函数。 第二部分：典型神经网络模型的设计与应用 多层感知机（MLP）设计： 聚焦于MLP的设计与应用，包括网络层数的确定、节点数的选择、隐藏层激活函数的选择等。我们将通过实际案例，演示如何使用MLP解决回归和分类问题。 卷积神经网络（CNN）设计： 深入讲解CNN的架构，包括卷积层、池化层、全连接层等。本书将重点分析CNN在图像识别、目标检测等领域的应用，并指导读者如何设计和训练适用于特定图像任务的CNN模型。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）设计： 针对序列数据处理的挑战，本书将详细介绍RNN及其变种LSTM的工作原理。读者将学习如何利用RNN和LSTM处理时间序列预测、文本生成、机器翻译等任务。 自编码器（Autoencoder）与生成对抗网络（GAN）设计： 探讨无监督学习的强大工具。本书将介绍自编码器的原理及其在降维、特征学习、异常检测等方面的应用。同时，也会深入讲解GAN的基本架构和训练技巧，以实现图像生成、风格迁移等复杂任务。 第三部分：神经网络应用设计中的关键考量与实践技巧 模型评估与性能调优： 详细介绍各种模型评估指标（如准确率、召回率、F1分数、RMSE等），并指导读者如何根据具体问题选择合适的评估方法。同时，也将提供模型过拟合和欠拟合的诊断与应对策略，以及超参数优化的方法。 特征选择与降维技术： 探讨在神经网络应用中，如何有效地选择最相关的特征以提高模型性能，并介绍PCA、t-SNE等降维技术在处理高维数据时的作用。 模型部署与集成： 讨论如何将训练好的神经网络模型部署到实际应用环境中，并介绍模型集成（Ensemble Learning）的基本思想和常用方法，以进一步提升模型的鲁棒性和泛化能力。 MATLAB在神经网络应用设计中的高级技巧： 探索MATLAB神经网络工具箱的进阶用法，包括自定义层、自定义损失函数、利用GPU加速训练等。还将介绍如何与其他MATLAB工具箱（如Simulink）进行集成，实现更复杂的系统设计。 案例研究与项目实战： 本书精选了多个具有代表性的神经网络应用案例，涵盖图像处理、数据预测、自然语言处理等多个领域。通过这些案例，读者可以亲手实践所学知识，从零开始设计和实现完整的神经网络应用。 本书特色： 理论与实践并重： 既有对神经网络理论的深入剖析，又有丰富的MATLAB代码示例和实际应用场景的讲解。 由浅入深： 从基础概念出发，逐步引导读者掌握复杂的神经网络模型和设计技巧。 注重方法论： 不仅教授具体的技术，更强调神经网络应用设计的系统性思维和解决问题的思路。 实用性强： 提供了大量可直接运行的代码，方便读者学习和借鉴。 适合读者： 计算机科学、软件工程、人工智能、电子工程等相关专业的学生。 希望学习和应用神经网络技术的工程师、研究人员和数据科学家。 对利用MATLAB进行人工智能开发感兴趣的初学者。 通过阅读本书，您将能够系统地掌握使用MATLAB设计和实现各种神经网络应用的核心技术，从而在实际项目中有效地解决复杂问题，提升您的技术竞争力。

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这本书的结构组织非常清晰，章节之间的逻辑衔接自然流畅，这一点对于自学用户来说至关重要。作者在介绍完一个模型后，总会紧接着提供一组相关的MATLAB代码片段，这些代码往往是经过高度优化的，可以直接在控制台运行并观察输出。我特别欣赏作者在描述“模式识别”和“时间序列预测”这两个核心应用场景时所采取的视角——他们并没有仅仅停留在“如何实现”的层面，而是深入探讨了“为什么选择这个结构”以及“参数调整如何影响最终性能”。不过，书中对于当前新兴的深度学习框架如TensorFlow或PyTorch的对比性讨论略显不足。考虑到MATLAB在工业界和学术界依然占据一席之地，如果能加入一些跨平台工具的比较，或者至少展示一下如何将MATLAB模型部署到其他环境中，这本书的价值会更上一层楼。它更侧重于展示MATLAB自身的强大生态系统，这对于深耕于MATLAB环境的用户来说是福音，但对于希望与主流深度学习生态接轨的读者来说，可能需要寻求其他资料进行补充学习。

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这本书给我的最深刻印象是其对“工具箱特性”的深度挖掘。它不仅仅是教你如何搭建一个网络，更是手把手地教你如何高效地利用MATLAB Neural Network Toolbox（或相关模块）提供的各种高级功能，例如迁移学习的内置支持，或者对GPU并行计算的优化配置。作者似乎非常熟悉这个工具箱的每一个角落，甚至挖掘出了一些官方文档中不易察觉的细微差别。对于那些已经有一定机器学习背景，但对MATLAB环境下的特定操作不熟悉的研究人员来说，这本书无疑是一本“瑞士军刀”。美中不足的是，由于其对MATLAB环境的深度绑定，一些关于算法创新和模型架构选择的讨论，其篇幅明显少于对“如何在MATLAB中实现”的论述。如果作者能将更多笔墨放在对新颖网络结构（如Transformer或GANs在MATLAB中的应用尝试）的理论探讨上，而不是聚焦于经典网络的参数调整，那么这本书的视野会更加开阔，更具前瞻性。

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这本书的语言风格非常正式和学术化，每一个句子都经过了精确的措辞，没有丝毫的口语化表达。它更倾向于作为一本参考手册被长期保存在书架上，需要时随时翻阅以验证某个公式或参数设置的正确性。我特别欣赏它对“性能评估指标”的系统性梳理，不仅涵盖了准确率、召回率，还详细介绍了MATLAB中如何定制化计算特定业务相关的指标，并将其集成到训练流程中。然而，这种高度的专业性也带来了一个副作用：它对“可视化”的侧重度似乎与“计算”不成比例。虽然MATLAB在绘图功能上非常强大，但书中展示的图表多为标准化的损失曲线或混淆矩阵，鲜有将神经网络应用结果与实际物理现象或业务数据进行深度融合的可视化案例。我希望能看到更多能够“讲故事”的图表，用更直观的方式向非技术背景的决策者展示模型是如何工作的，从而提升该技术在实际决策中的影响力。

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这本关于MATLAB神经网络的书，从封面设计到内容排版，都透露出一种严谨而专业的学术气息。我最初被吸引是因为它承诺深入探讨神经网络在实际工程中的应用。然而，当我翻开前几页时，我发现它更多地聚焦于理论基础的梳理和MATLAB工具箱的官方使用指南。书中花费了大量篇幅介绍BP网络、RBF网络等经典模型的数学原理，推导过程详实到令人赞叹。对于初学者来说，这可能是一次挑战，因为那些复杂的矩阵运算和激活函数的微积分细节可能会让人望而却步。我期待看到更多关于如何利用MATLAB的App Designer或GUIDE来构建交互式界面的实例，以便更好地理解模型的运行机制，但这本书在这方面显得相对保守，更倾向于通过命令行操作来展示结果。它更像是一本高级教程，适合已经掌握一定编程基础和深度学习理论的读者进行查阅和巩固，而非一本面向零基础入门的实践手册。整体而言，它在理论深度上表现出色，但在面向应用的灵活性和直观性上，我认为仍有提升空间。

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阅读这本书的体验，感觉就像是走进了一间装备精良的实验室，所有的工具和仪器都摆放得井井有条，但操作手册却写得异常详尽和技术化。内容详尽到每一个函数调用后面的注释都像是教科书的脚注，这无疑保证了代码的准确性。举个例子，在讲解网络训练的收敛性判断时，作者详细列举了多种停止标准及其在MATLAB环境下的具体实现方式，这对于调试那些难以收敛的模型非常有帮助。然而，这种极端的详尽有时也会牺牲掉阅读的流畅性。我希望能看到更多关于“踩坑”经验的分享，比如在处理大规模数据集时，内存管理方面有哪些MATLAB特有的技巧，或者某些函数在特定版本MATLAB中存在的兼容性问题。这本书给出的解决方案通常是“最优”的理论路径，却缺少了“现实世界”中各种妥协和权衡的艺术。它提供的知识体系是坚实的，但“工程经验”的润滑剂似乎涂抹得不够充分。

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根本就是 HELP 中文版嘛。

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很垃圾！只能这么说

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