人工神经元网络及其应用

出版者:清华大学出版社

作者:袁曾任

页数:373

出版时间:1999-10

价格:29.8

装帧:平装

isbn号码:9787302035800

具体描述

本书是从工程应用出发，按照理论指导应用，应用推动理论发展的思想编写的。内容选择了常用的和基本的人工神经元网络模型，即前馈型、反馈型、自组织和仿脑模型联接控制器（简称CMAC），还介绍了比较新并有发展前途的模糊人工神经元网络，独立成章地详细阐述了各种模型中常用的学习规则，每种模型都围绕结构、基本原理、学习算法、设计和实现以及应用的次序来阐述。重点介绍了在控制、专家系统和预报领域的应用，还列

目录信息

前言
第1章 绪论
第2章 神经元网络的学习规则和最简单的感知器
第3章 多层前馈型神经元网络
第4章 误差反传训练算法及其改进和应用
第5章 反馈式神经元网络
第6章 自组织神经元网络
第7章 CMAC网络
第8章 人工神经元网络与模糊系统
全书参考文献
· · · · · · (收起)

用户评价

《人工智能神经元网络及其应用》这本书的书名本身就充满了引人遐想的空间，特别是“及其应用”这几个字，勾起了我对人工智能在现实世界中各种奇妙应用的强烈好奇心。我迫切想知道，在那些令人惊叹的自动驾驶汽车背后，神经网络是如何“看”懂世界的？它们又是如何通过学习海量的驾驶数据，来做出精准的决策的？在智能手机里的语音助手，能够理解并回应我的指令，这背后又是怎样的神经网络在发挥作用？我希望书中能有详细的案例分析，从数据的预处理到模型的构建，再到最终的应用落地，能够有一个完整的梳理。此外，我对人工智能在医疗领域的应用也特别感兴趣。例如，神经网络在医学影像诊断方面的表现，能否比人类医生更准确、更快速地发现病灶？它在药物研发方面又能扮演怎样的角色？我期待这本书能够为我打开一扇窗，让我看到人工智能如何渗透到我们生活的方方面面，并为人类社会带来前所未有的变革。

《人工智能神经元网络及其应用》这本书，让我最想了解的是它如何连接理论与实践中的“挑战”。我知道，在开发和应用神经网络的过程中，会遇到各种各样的问题，比如计算资源的限制、大规模数据的处理、模型的解释性以及伦理道德等方面的考量。我希望这本书能够对这些挑战进行深入的探讨，并提供一些行之有效的解决方案。例如，在计算资源有限的情况下，如何选择更轻量级的神经网络模型？如何进行模型压缩和量化？在数据不足的情况下，有哪些数据增强和迁移学习的技巧？我也非常关心书中关于“人工智能的伦理”部分的讨论。随着人工智能越来越深入地影响我们的生活，如何确保其公平、透明和负责任地发展，这已经成为一个重要的议题。我希望这本书能够引发我更深入的思考，并帮助我理解如何在技术发展的同时，兼顾社会责任。

在我看来，一本优秀的技术书籍，除了理论的深度，还应该注重其实践的可行性。《人工智能神经元网络及其应用》这本书，我最期待的就是它能否提供一些实际操作的指导。例如，如果书中能够介绍一些流行的深度学习框架，比如TensorFlow或者PyTorch，并提供一些基础的代码示例，那将是非常棒的。我希望能够通过这些代码，亲手搭建一个简单的神经网络模型，并用一些公开的数据集进行训练，来感受模型的学习过程。理解模型是如何通过不断地调整权重和偏置来逼近真实数据的，这对我来说是极具吸引力的。另外，对于模型的评估和调优，我也希望书中能有一些详细的说明。例如，如何选择合适的评估指标，如何处理过拟合和欠拟合等问题，以及如何通过调整超参数来提升模型的性能。如果书中能包含一些“实战”的经验和技巧，甚至是一些常见的“坑”和解决方案，那这本书的价值将大大提升，我也会对学习过程中的挑战更有信心。

当我拿到《人工智能神经元网络及其应用》这本书的时候，我最先关注的是它是否能够帮助我理解“泛化能力”这个概念。我知道，一个好的神经网络不仅仅要在训练数据上表现出色，更重要的是它能够将学到的知识应用于未知的数据，并且仍然能够取得好的结果。书中是否会详细介绍如何衡量和提高模型的泛化能力？例如，通过交叉验证、数据增强、或者使用 Dropout 等技术。我也非常好奇书中对“深度学习”和“机器学习”之间关系的阐述。毕竟，神经网络是机器学习的一个重要分支，但“深度学习”这个词汇似乎又带有一种更深的含义。我希望书中能够帮助我理清它们之间的界限和联系，理解为什么深度学习在近年来取得了如此巨大的成功。此外，关于模型的“可解释性”，我希望书中也能有所探讨。很多时候，我们只知道神经网络能做什么，但却很难理解它是如何做到的。如果这本书能提供一些关于如何提高模型可解释性的方法，那将非常有价值，因为它能让我们对人工智能的决策过程有更深的信任。

《人工智能神经元网络及其应用》这本书的书名，勾起了我对人工智能在“决策”过程中的思考。我一直很想了解，当神经网络面对一个复杂的选择时，它是如何做出判断的？例如，在推荐系统中，它如何根据我的历史行为，精准地推荐我可能感兴趣的商品或内容？在金融风控领域，它又是如何识别出潜在的欺诈行为？我希望书中能够详细介绍那些用于做出决策的算法和模型，例如强化学习，它又是如何通过“试错”来不断优化自己的决策策略的？我也非常期待书中能够探讨神经网络在“创造性”方面的应用。比如，是否有可能通过神经网络来创作音乐、绘画，甚至撰写文章？如果可以，那么它们是如何模仿人类的创造力的？这是否意味着人工智能也可能拥有某种形式的“意识”？这些哲学层面的思考，也是我非常感兴趣的，希望这本书能够提供一些前沿的观点和讨论。

对于《人工智能神经元网络及其应用》这本书，我首先关注的是它的“前沿性”。人工智能领域发展如此迅速，我希望这本书能够涵盖最新的一些技术和研究成果。例如，最近非常热门的“Transformer”模型，它在自然语言处理领域取得了革命性的进展，我非常希望能在这本书中找到关于它的详细介绍，了解它的工作原理以及它与其他神经网络模型的区别。此外，我也想知道书中是否会涉及一些“注意力机制”的原理，这似乎是Transformer模型成功的关键之一。我期待这本书能够提供一个清晰的视角，让我能够站在当前人工智能技术的最前沿，了解未来的发展趋势。我也希望书中能够对不同类型的神经网络在特定任务上的优劣势进行比较分析，例如，在处理时间序列数据时，RNN、LSTM、GRU和Transformer分别有什么样的表现？这类深入的比较，对我选择合适的技术来解决实际问题非常有帮助。

这本书的书名虽然是《人工智能神经元网络及其应用》，但我实际拿到这本书的时候，更多的是被它精美的封面设计所吸引。封面上那由无数交织的线条构成的复杂而又充满未来感的图案，如同一个微缩的宇宙，暗示着这本书所蕴含的深邃知识。我虽然不是这个领域的专家，但一直对人工智能抱有浓厚的兴趣，特别是神经网络，总觉得它们是连接我们现有认知与未来智能的关键。拿到书后，我迫不及待地翻开了它，期望能从中找到答案，了解这些“人工大脑”是如何工作的，以及它们究竟能为我们的生活带来哪些改变。我最想知道的是，这本书会不会像一些科普读物那样，将复杂的概念用通俗易懂的语言解释清楚，让我这个初学者也能窥见一斑。同时，我也会关注书中是否会涉及到一些实际的案例，比如它们是如何被用于图像识别、自然语言处理，甚至是在医疗诊断和自动驾驶领域的。毕竟，理论知识固然重要，但如果能看到它们如何在现实世界中落地生根，那会更加令人振奋。我希望这本书能像一位耐心的老师，循序渐进地引导我进入这个奇妙的世界，让我不仅理解“是什么”，更能理解“为什么”。

当我翻阅《人工智能神经元网络及其应用》时，我最先注意到的是它详实的目录和引人入胜的引言。作者似乎花了大量心思来构建这本书的知识体系，从最基础的概念讲起，逐步深入到更复杂的理论和实际应用。我尤其期待书中对“深度学习”的阐述，因为这个词汇在近几年人工智能的浪潮中出现的频率实在太高了，但很多人对其理解仍然停留在表面。我希望这本书能深入剖析深度学习的原理，比如各种神经网络结构（如卷积神经网络、循环神经网络）的独特之处，以及它们各自擅长的任务。更重要的是，我希望能看到它们是如何通过大量数据进行“学习”和“训练”的。此外，这本书的“应用”部分也极具吸引力。我希望能看到一些前沿的研究成果和实际案例，比如人工智能在艺术创作、音乐生成、甚至是在情感计算方面的最新进展。如果书中能提供一些具体的代码示例或者算法的伪代码，那就更好了，这样我就可以尝试在自己的电脑上运行一下，亲身感受神经网络的魅力。总而言之，我对这本书寄予厚望，希望它能成为我理解人工智能领域的一个重要起点。

《人工智能神经元网络及其应用》这本书的书名，让我联想到的是那些在幕后默默工作的智能系统，它们虽然不像人工智能研究人员那样站在台前，但却是整个领域得以发展的基石。我非常好奇书中对于“模型训练”这一核心环节的描述。从数据收集、清洗、标注，到神经网络的架构设计、损失函数和优化器的选择，再到训练过程中的批量大小、学习率、迭代次数等等，这些细节对我来说至关重要。我希望书中能够清晰地解释，每一步操作背后的逻辑是什么，以及它们会对最终的模型性能产生怎样的影响。例如，为什么需要“正则化”来防止过拟合？不同的“优化器”在收敛速度和最终精度上有什么区别？我希望这本书能够给我一个完整的“训练地图”，让我明白如何从零开始，一步步构建一个高性能的神经网络模型。当然，我也希望书中能对不同类型的神经网络（如前馈网络、卷积网络、循环网络）在不同任务上的适用性做一些比较和分析。

拿到《人工智能神经元网络及其应用》这本书，我第一个想深入了解的就是书中对于“神经元”这一基本单元的解析。我一直很好奇，这些模仿生物神经元的人工节点，究竟是如何通过简单的数学模型来实现如此复杂的计算的？书中是否会详细介绍激活函数的作用？例如，Sigmoid、ReLU这些函数背后的数学原理是什么？它们又是如何帮助神经网络在非线性问题上表现出色？另外，关于“连接”和“权重”的概念，我希望书中能用更直观的方式来解释，比如通过一些比喻或者图示，让我理解它们是如何在信息传递过程中发挥关键作用的。我期待的不仅仅是理论上的介绍，更希望能够理解这些参数是如何在训练过程中被调整和优化的。梯度下降、反向传播这些算法，我希望书中能用清晰的逻辑和步骤来呈现，甚至提供一些可视化效果，让我能够直观地看到权重的更新过程。我对这本书的期待，在于它能够提供一个扎实的理论基础，让我能够真正理解神经网络的工作机制，而不是仅仅停留在“知道”的层面。

老板上课时用的课本，可惜写的不怎么样

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没一道例题…………