具体描述
Martin T.Hagan,Howard B.Demuth:Neural Network Design Original copyright @ 1996 by PWS Publishing Company.All rights reserved. First published by PWS Publishing Company,a division of Thomsin Learning,United States of America. Reprinted for People's Republic of China by Thomson Asia Pte Ltd and China Machine Press and CITIC Publishing House under the arthorization of Thomson Learning.No part of this book may be reproduced in any form without the the prior written permission of Thomson Learing and China Machine Perss.
作者简介
目录信息
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读后感
辞掉了工作，回家过年玩，拿出这本书来又看了一遍，说说这次的感觉： 1 比起第一次接触神经网络时感觉这本书简单多了，读第二遍速度要快得多，并且也更理解一些原理上的东西 2 不神秘了。第一次读的时候感觉神经网络很强大，可以设计出许多很厉害的东西来，现在却不这样认为了...
评分两年前看的了,买了一本此书的第二版 很不错 数学分析比较详细 特别是书中有许多很有启发性的例题 至于翻译我觉得还不错 虽然有些明显的印刷错误（特别是忘记了负号）
评分这本是我非常推崇的神经网络的进阶读本，理论的阐述非常的好。然后数学方面比较深。可能读起来会比较吃力但是挺好的。
评分两年前看的了,买了一本此书的第二版 很不错 数学分析比较详细 特别是书中有许多很有启发性的例题 至于翻译我觉得还不错 虽然有些明显的印刷错误（特别是忘记了负号）
评分还记得大一的时候，老师在黑板上只管照着课本将，讲矩阵、讲行列式..... 讲的只是计算过程，和解题方法。对我来说线性代数，就是死记硬背的没有半点用处的东西。我现在才明白了，线性代数，最主要的不是矩阵的那些计算，矩阵只是一个计算的表达方式和计算的工具，要理解线性代...
用户评价
我是一名对深度学习领域一直充满好奇但又觉得望而却步的爱好者，《神经网络设计》这本书简直就是我踏入这个领域的一块敲门砖。它没有那些令人望而生畏的定理和证明，而是通过通俗易懂的语言，将复杂的概念拆解开来，让我能够一点点地消化吸收。我特别喜欢书中关于“梯度下降”的讲解，它不是简单地给出一个公式，而是用一个生动的比喻，将这个过程描绘成一个在山谷中寻找最低点的小球，从而让我能够直观地理解模型参数是如何一步步优化的。此外，书中对“反向传播算法”的阐述也相当到位，它并没有止步于算法的描述，而是深入浅出地解释了其背后的原理，让我对模型是如何“学习”有了更清晰的认识。我还注意到，书中在介绍不同网络架构时，会详细分析它们的适用场景和潜在的局限性，这对于我这种初学者来说，避免了盲目选择的困境。总的来说，这本书的叙述逻辑清晰，层次分明，让我感觉每读一页都能有所收获，而不是被海量的信息淹没。
评分作为一名长期在学术界边缘徘徊的研究者，我一直在寻找能够兼顾理论深度和实践指导的书籍，《神经网络设计》这本书无疑满足了我的需求。它并没有停留在对现有模型的简单罗列，而是深入探讨了设计神经网络时所需要考虑的核心原则和方法论。我尤其欣赏它在“模型评估与调优”这一章节的处理方式。它不仅列举了常用的评估指标，更重要的是，它引导读者思考如何根据具体问题选择最合适的指标，以及如何通过一系列实验来系统地优化模型的性能。书中关于“超参数选择”的讨论，也给了我很大的启发，它没有给出僵化的公式，而是鼓励读者通过“网格搜索”、“随机搜索”等方法，结合对模型行为的理解，来找到最优的超参数组合。我记得有一处，它讨论了如何利用“交叉验证”来更可靠地评估模型的泛化能力，这对于避免在训练集上表现良好但在测试集上表现糟糕的情况至关重要。这本书的理论基础扎实，同时又紧密结合实际应用，让我能够将学到的知识有效地转化为解决实际问题的能力。
评分这本书拿到手的时候，我其实并没有抱太高的期望，毕竟市面上关于神经网络的书籍琳琅满目，很多都充斥着晦涩难懂的数学公式和陈词滥调的理论。然而，《神经网络设计》这本书，在初读之下，便让我眼前一亮。它没有像某些书籍那样，上来就堆砌一大堆数学符号，而是以一种非常直观的方式，从最基础的概念入手，一点点引导读者进入神经网络的世界。我特别喜欢它对“神经元”的解释，不是冷冰冰的数学模型，而是将其比喻成一个能够接收信号、进行处理并输出结果的“决策单元”，这种类比一下子就拉近了我和理论的距离。书中对于网络结构的设计，也给了我很多启发。它并没有固守某种单一的模式，而是鼓励读者去探索不同的层数、节点数量和连接方式，并详细阐述了每种设计可能带来的优劣。我记得有一个章节，讲的是如何通过调整激活函数的类型来影响网络的表达能力，这一点对我之前在实际项目中遇到的模型泛化能力不足的问题，提供了非常有价值的思路。这本书的语言风格也相当友好，不像某些学术著作那样枯燥乏味，读起来有一种循序渐进的学习快感，仿佛一位经验丰富的老师在娓娓道来，而不是冷冰冰地在陈述事实。
评分说实话，我是一个对技术细节不太感冒的人，但《神经网络设计》这本书却成功地吸引了我。它不像很多同类书籍那样，上来就猛攻数学公式，而是巧妙地将理论知识融入到实际问题的解决过程中。我最深刻的印象是它对于“特征工程”的探讨。书中没有简单地告诉你“要做特征工程”，而是通过一系列具体的例子，展示了如何从原始数据中提取出对模型训练至关重要的特征，以及不同特征组合对模型性能的影响。它还提供了一些非常有用的“技巧”，比如如何使用数据增强来扩充训练集，以及如何通过正则化来防止模型过拟合。这些“小窍门”虽然听起来不复杂，但在实际应用中却能带来显著的效果。我曾经花费了大量时间在一个项目中，因为忽视了特征工程的精细化处理，导致模型效果一直不理想。读完这本书的这个部分，我仿佛醍醐灌顶，回去重新审视了我的数据处理流程，并且取得了突破性的进展。这本书的优点在于，它不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”以及“怎么做”，而且这种“怎么做”是经过深思熟虑、有理有据的。
评分这本书给我的感觉，与其说是一本教程，不如说是一次对神经网络世界的一次“冒险”。它没有给人一种“填鸭式”的学习体验，而是通过一系列引人入胜的案例，激发我的探索欲。我最喜欢的部分是它对“注意力机制”的讲解。它没有将注意力机制看作是一个高深的黑盒子，而是通过生动的比喻，将其拆解成一个“关注重点”的过程，让我能够直观地理解模型是如何在海量信息中提取出最相关部分的。此外，书中对于“生成对抗网络（GAN）”的介绍，也让我印象深刻。它没有直接抛出复杂的数学模型，而是通过“生成器”和“判别器”的博弈，将GAN的核心思想展现得淋漓尽致。我曾经尝试过自己搭建一个简单的GAN模型，但一直不得其法，读完这个章节后，我对GAN的理解有了质的飞跃，并且能够更加自信地去尝试和改进。这本书的独特之处在于，它不仅教授知识，更重要的是传递一种解决问题的思路和创新的精神，让我感觉在阅读的过程中，自己也成为了一个“设计者”。
评分简 & 明，好书！
评分简 & 明，好书！
评分简 & 明，好书！
评分全书非常连贯，比较适合顺着看下来。而且讲的前因后果比较清晰，适合入门。
评分全书非常连贯，比较适合顺着看下来。而且讲的前因后果比较清晰，适合入门。
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