神经网络权值直接确定法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:217

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出版时间:2010-10

价格:38.00元

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isbn号码:9787306037473

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• 神经网络
• 网络结构自适应确定
• 科学
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《人工智能的基石：理解神经网络的内在逻辑》 在信息爆炸的时代，我们正以前所未有的速度迈入智能化的新纪元。而在这场深刻变革的背后，一个核心技术正扮演着不可或缺的角色——神经网络。本书旨在带领读者深入探索神经网络的奥秘，理解其为何能够模拟人类大脑的思考方式，并赋予机器智能。 本书将从最基础的概念讲起，层层递进，揭示神经网络的运作原理。我们将首先认识什么是人工神经元，它是如何接收输入信号，经过加权求和，并通过激活函数产生输出的。这将是理解整个神经网络模型的最基本单元。随后，我们将探讨如何将这些神经元连接起来，形成层级分明的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。不同层级的神经元之间如何传递信息，以及信息在网络中是如何流动的，都将在本书中得到详尽的阐述。 激活函数是神经网络的灵魂之一。我们将详细介绍几种常用的激活函数，如Sigmoid、ReLU和Tanh，分析它们各自的特点、优势以及在不同场景下的适用性。理解激活函数的非线性特性，是理解神经网络能够处理复杂模式的关键。 训练神经网络是赋予其“智慧”的过程。本书将重点讲解监督学习的原理，包括损失函数的设计，它如何衡量模型的预测与真实值之间的差距，以及优化算法，例如梯度下降及其变种（如SGD、Adam等），如何通过不断调整网络中的参数（权值和偏置）来最小化损失函数，从而使模型“学习”到数据的内在规律。我们将深入剖析反向传播算法，这是神经网络训练的核心，理解它如何有效地计算并传递梯度，指导权值的更新方向。 本书还将介绍一些关键的网络架构。我们将从最简单的多层感知机（MLP）开始，逐步深入到更复杂的模型，例如卷积神经网络（CNN），解释其在图像识别领域的强大能力，以及循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM和GRU），阐述其在序列数据处理，如自然语言处理中的杰出表现。读者将了解到这些不同架构是如何根据不同的任务需求进行设计的，以及它们内部的连接和计算方式。 除了核心的理论知识，本书还会探讨神经网络在实际应用中的挑战与解决方案。例如，过拟合问题及其正则化（如L1、L2正则化、Dropout）的应对策略；如何选择合适的网络结构和超参数；数据预处理的重要性；以及如何评估模型的性能。 本书的语言力求通俗易懂，避免过多的专业术语，即使是初学者也能轻松入门。通过丰富的图示和概念性的解释，帮助读者建立清晰的神经网络模型。我们相信，通过对神经网络内在逻辑的深入理解，读者将能够更好地把握人工智能的发展脉络，并在未来的学习和实践中，发现更多创新的可能性。 本书适合所有对人工智能、机器学习感兴趣的读者，包括学生、研究人员、工程师以及任何希望了解智能技术如何运作的爱好者。希望本书能成为您探索人工智能世界的宝贵向导。

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这本书的作者似乎对“效率”有着一种近乎偏执的追求，这种追求体现在他对算法复杂度的极致剖析上。我特别关注了其中关于收敛速度的部分，作者不仅计算了传统方法的渐近复杂度，还引入了一些非常规的数学工具来界定理论上的最优边界，这部分内容读起来就像是走进了数学竞赛的深水区。我印象特别深刻的是，书中为了论证某个特定参数选择的优越性，引用了十几篇不同年份的顶级会议论文作为佐证，其参考文献列表的密度和广度令人咋舌，显示出作者在相关领域内进行了极其广泛和深入的文献调研。这种百科全书式的知识广度和深度，使得这本书在学术圈内无疑具有很高的参考价值，它不仅仅是在介绍一种方法，更是在构建一个完整的理论生态系统。不过，对于只想了解“如何做”的工程师而言，这种详尽到令人发指的证明过程可能会让人感到冗余和疲惫。

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这本书的封面设计倒是挺吸引眼球的，那种深邃的蓝色背景配上几条跳跃的红色线条，让人一眼就觉得里面探讨的肯定不是什么轻松愉快的日常话题。我把它带回家后，随便翻了翻目录，发现里面涉及了大量的数学公式和理论推导，坦率地说，我得承认，有些章节的抽象程度超出了我目前的知识储备。它似乎更倾向于从最底层的数学原理出发，去剖析现象背后的逻辑，而不是简单地罗列应用案例。我尤其注意到其中关于信息熵和概率分布的章节，作者在解释这些复杂概念时，使用了非常严谨的论证方式，需要读者具备扎实的微积分和线性代数基础才能跟上思路。这本书的行文风格非常学术化，每一个论点都小心翼翼地用前人的研究成果作为支撑，力求无懈可击，这种对严谨性的追求，虽然让阅读过程变得有些吃力，但也确实体现了作者深厚的学术功底和对知识的敬畏之心。总的来说，它更像是一本为专业研究人员准备的参考手册，而非面向普通爱好者的入门读物，阅读它需要极大的耐心和专注度。

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这本书的排版和字体选择透露出一种古典的严肃感，完全没有现代技术书籍那种花哨的图表和色彩搭配。阅读体验上，它更像是在研读一本上世纪八九十年代的经典著作，每一个段落都紧密相连，逻辑链条长得令人窒息。我发现作者在论证一个新观点时，常常会先铺陈十页以上的背景知识和历史回顾，这使得初学者很难快速进入核心内容。我尝试着去跳读，但很快就发现这种方法行不通，因为书中几乎所有的句子都承载着关键信息，任何一个跳过都可能导致后面的推导完全无法理解。这种“一气呵成”的叙事方式，非常考验读者的心性和理解能力，它要求你必须接受作者设定的节奏，一步步地、扎实地往前推进。对于那些追求快速解决方案的人来说，这本书无疑会是一场严峻的考验，但对于愿意沉下心来精细打磨理论基础的读者来说，它的价值是无可替代的。

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初次接触这本书的时候，我的期待是能看到一些关于如何快速搭建和优化深度学习模型的实用技巧，毕竟现在市面上很多同类书籍都偏向于“即插即用”的教程形式。然而，这本书完全走了一条截然不同的道路。它似乎完全避开了那些流行的框架和现成的工具箱，而是把笔墨大量地放在了对底层计算架构的深入挖掘上。我花了很长时间才理解作者是如何从最基础的信号处理角度出发，构建起他的理论模型的，那种感觉就像是重新学习了一遍高等数学，只是这次的应用场景被替换成了某种复杂的非线性系统。书中反复强调的“结构化思维”这一点，对我触动很大，它迫使我停下来思考，我们日常使用的那些优化算法，它们的内在效率瓶理到底在哪里，以及是否存在一种从根本上超越现有范式的可能性。这种对本质的追问，虽然让我感到一丝迷茫，但也确实拓宽了我对计算科学边界的认知。

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这本书给我的整体感受是，它不是一本“教你做什么”的书，而是一本“告诉你为什么是这样”的哲学宣言。作者似乎对当前许多流行的、效果显著但缺乏理论支撑的“黑箱”模型抱有深深的疑虑。他花了大量的篇幅去解构那些被认为是“自然”的假设，并用更底层的、更具普适性的原理取而代之。书中的语言非常克制和精准，很少使用感性的形容词，一切都建立在量化的事实和逻辑演绎之上。我注意到，即便是描述一个实验结果，作者也倾向于用统计学上的显著性检验和误差分析来支撑，而不是简单地展示一个漂亮的结果图。这种追求极致客观性的写作风格，使得这本书在信息传递上显得有些“冷峻”，但同时也确保了其结论的可靠性和长期参考价值，它更像是一份关于计算科学基础的严肃宣言，而不是一本迎合市场热点的技术手册。

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买椟还珠。

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买椟还珠。

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通过作者提出的神经网络权值的直接确定方法，讨论了各种多项式逼近下的神经网络隐层节点个数的确定等神经网络结构的自适应确定方法。好书推荐。

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通过作者提出的神经网络权值的直接确定方法，讨论了各种多项式逼近下的神经网络隐层节点个数的确定等神经网络结构的自适应确定方法。好书推荐。