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出版者:国防工业出版社

作者:闻新

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2015-6

价格:59

装帧:平装

isbn号码:9787118100143

丛书系列:

图书标签:

MATLAB
神经网络
MATLAB
神经网络
应用
深度学习
机器学习
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具体描述

应用MATLAB实现神经网络》共分为9章。主要内容包括人工神经网络概述和MATLAB基本用法介绍、 MATLAB神经网络工具箱的基本用法和应用实例；介绍神经网络工具箱函数的功能和实用方法，包括感知器、线性神经网络、BP网络、径向基网络、自组织竞争型神经网络、自组织特征映射神经网络、Elman神经网络、Hopfield网络、联想记忆网络的应用、图形用户接口。自定义神经网络、神经网络在工程中的应用等内容。

本书可作为高等院校计算机、电子工程、控制工程、通信、数学、力学、机械和航空航天等专业学生的参考教材，对从事上述领域工作的广大科技人员具有重要的参考价值，对学习神经网络及其仿真技术的读者来说，也是一本有价值的入门指导书。

《深度学习基础与实践：Python实战指南》本书旨在为读者提供一个全面而深入的深度学习入门体验，重点关注理论知识与实际操作的结合。我们将从深度学习的核心概念讲起，逐步引导读者构建对神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等关键模型的理解，并结合Python语言及其丰富的第三方库（如TensorFlow、PyTorch、Keras），带领大家动手实践，解决实际问题。第一部分：深度学习基石本部分将为读者打下坚实的理论基础。第一章：人工智能浪潮与深度学习的崛起简述人工智能的发展历程，从早期符号主义到连接主义的演变。介绍机器学习的范畴，以及深度学习作为其分支的独特之处。探讨深度学习为何能在近年来取得突破性进展，分析其驱动因素（如大数据、计算能力的提升、算法的优化）。展望深度学习在各行各业的应用前景，激发读者的学习兴趣。第二章：神经网络的奥秘神经元模型：介绍生物神经元的简化模型（McCulloch-Pitts模型），以及人工神经元的构成要素——输入、权重、偏置、激活函数。激活函数：深入讲解Sigmoid、Tanh、ReLU及其变种（Leaky ReLU, PReLU）的特性、优缺点及其在不同场景下的适用性。多层感知机（MLP）：构建包含输入层、隐藏层和输出层的基本网络结构。前向传播：详细解释输入数据如何通过网络层层传递，直至产生输出。损失函数：介绍衡量模型预测误差的各种损失函数，如均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，并分析其适用场景。反向传播算法：核心讲解误差如何从输出层反向传播至输入层，计算各层权重和偏置的梯度，为模型优化奠定基础。梯度下降优化器：介绍基础的梯度下降（GD）算法，以及其局限性。第三章：模型训练的关键要素优化算法：详细阐述SGD、Momentum、Adagrad、RMSprop、Adam等主流优化算法的原理、更新机制和收敛特性，并分析如何根据具体任务选择合适的优化器。正则化技术：讲解L1、L2正则化的原理及其对防止过拟合的作用。 Dropout：深入理解Dropout的实现方式及其在训练过程中的“集成”思想。批量归一化（Batch Normalization）：介绍Batch Normalization的原理，解释其如何加速训练、稳定模型并起到一定的正则化作用。学习率调度：探讨学习率衰减的策略（如步进衰减、指数衰减、余弦退火）及其对模型收敛的影响。超参数调优：介绍网格搜索、随机搜索等超参数优化方法，以及如何评估和选择最佳超参数组合。第二部分：主流深度学习模型及其Python实战本部分将聚焦于几种最常用且强大的深度学习模型，并提供详细的Python代码实现。第四章：卷积神经网络（CNN） CNN的由来与优势：解释CNN在处理图像数据上的天然优势。核心组件：卷积层（Convolutional Layer）：详细介绍卷积核（Filter/Kernel）、步长（Stride）、填充（Padding）的概念，以及卷积操作的原理。池化层（Pooling Layer）：讲解最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的作用，以及它们如何降低特征维度、增强模型的鲁棒性。全连接层（Fully Connected Layer）：介绍CNN的末端如何通过全连接层进行分类。典型CNN架构： LeNet-5：介绍其经典结构，理解早期CNN的设计思想。 AlexNet：分析其在ImageNet竞赛中的突破性贡献，如ReLU的使用、Dropout的应用等。 VGGNet：探讨其通过堆叠小的卷积核来构建深层网络的思想。 ResNet（残差网络）：深入理解残差连接（Residual Connection）如何解决深度网络中的梯度消失问题，实现超深网络的训练。 Inception Net（GoogLeNet）：介绍Inception模块的设计思想，如何在一个模块中并行提取不同尺度的特征。 Python实战：使用TensorFlow/Keras或PyTorch实现一个基础的CNN模型，用于图像分类任务（如MNIST或CIFAR-10数据集）。讲解如何加载和预处理图像数据。展示如何构建CNN模型，包括卷积层、池化层、激活函数、Dropout、Batch Normalization和全连接层。演示如何编译模型（选择优化器、损失函数、评估指标）。指导读者进行模型训练和评估。介绍迁移学习（Transfer Learning）的概念，利用预训练模型加速和提升模型性能。第五章：循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM） RNN的原理：解释RNN如何处理序列数据，其“记忆”机制如何实现。 RNN的局限性：分析简单RNN在处理长序列时存在的梯度消失和梯度爆炸问题。长短期记忆网络（LSTM）：深入讲解LSTM的内部结构，包括输入门（Input Gate）、遗忘门（Forget Gate）、输出门（Output Gate）以及单元状态（Cell State）。解释它们如何协同工作，有效控制信息的流动，解决长距离依赖问题。门控循环单元（GRU）：介绍GRU作为LSTM的简化版本，其结构更简单但性能往往接近。 Python实战：使用TensorFlow/Keras或PyTorch实现一个RNN或LSTM模型，用于文本分类、序列预测或命名实体识别等任务。讲解如何处理文本数据，如分词、词嵌入（Word Embedding，如GloVe, Word2Vec）。演示如何构建RNN/LSTM模型，包括Embedding层、LSTM/GRU层、Dropout和输出层。指导读者进行模型训练和评估。第六章：注意力机制（Attention Mechanism）与Transformer 注意力机制的诞生：解释注意力机制如何克服RNN在处理长序列时的瓶颈，使模型能够关注输入序列中的重要部分。自注意力机制（Self-Attention）：深入理解自注意力机制的工作原理，包括Query, Key, Value的概念。 Transformer模型：详细阐述Transformer的Encoder-Decoder架构，以及其完全基于自注意力机制的设计。多头注意力（Multi-Head Attention）：解释多头注意力如何允许模型在不同表示子空间中联合关注信息。位置编码（Positional Encoding）：说明Transformer为何需要位置编码来保留序列的顺序信息。 Python实战（可选，或作为进阶内容）：介绍如何使用PyTorch或TensorFlow实现一个简单的Transformer模块，或展示如何使用预训练的Transformer模型（如BERT, GPT系列）进行迁移学习。第三部分：深度学习的应用与进阶在掌握了基础模型之后，本部分将引导读者探索更广泛的应用和更深入的技术。第七章：生成模型（Generative Models）生成对抗网络（GAN）：深入讲解GAN的生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程，以及其在图像生成、风格迁移等方面的应用。变分自编码器（VAE）：介绍VAE的编码器-解码器结构，以及其如何通过学习数据的潜在分布来生成新样本。 Python实战（可选）：实现一个简单的DCGAN（Deep Convolutional GAN）用于生成手写数字图像。第八章：深度学习在实际场景的应用计算机视觉（CV）：目标检测（YOLO, Faster R-CNN）、图像分割（U-Net）、人脸识别等。自然语言处理（NLP）：机器翻译、文本生成、情感分析、对话系统等。语音识别：介绍基于深度学习的语音识别系统。强化学习（RL）与深度强化学习（DRL）：简述RL的基本概念，以及深度学习如何赋能RL（如DQN, A3C）。推荐系统：介绍深度学习在个性化推荐中的应用。第九章：深度学习部署与优化模型评估指标：详细介绍分类、回归、序列模型等任务的常用评估指标。模型部署：介绍将训练好的模型部署到服务器、移动设备或边缘设备上的常用方法和工具（如TensorFlow Lite, ONNX）。模型压缩与加速：探讨模型剪枝、量化、知识蒸馏等技术，以减小模型体积、提高推理速度。附录： Python环境搭建指南（Anaconda, pip）深度学习常用库安装说明（TensorFlow, PyTorch, Keras, NumPy, SciPy, Matplotlib）数据集获取与准备资源推荐本书力求通过清晰的讲解、丰富的图示和可运行的代码示例，帮助读者从零开始掌握深度学习的核心概念和主流模型，并能独立运用Python进行深度学习项目的实践。希望本书能成为您开启深度学习探索之旅的得力助手。

作者简介

目录信息

第1章神经网络概述及MATLAB介绍
1.1 人工神经网络基本知识
1.2 神经网络的发展历程
1.3 神经网络研究及其应用
1.4 神经细胞与人工神经元
1.4.1 生物神经元的特点
1.4.2 人工神经元模型
1.5 神经网络的分类
1.6 神经网络的学习训练
1.7 MATIAB入门学习
1.7.1 MATLAB的发展史
1.7.2 MATLAB的功能
1.7.3 MATLAB的语言特点
1.8 MATIAB用户界面
1.8.1 MATLAB的启动和退出
1.8.2 MATIAB工作环境
1.9 MATLAB的数值与变量
1.9.1 MATLAB的数值
1.9.2 MATLAB的变量
第2章感知器神经网络
2.1 单层感知器
2.1.1 单层感知器模型
2.1.2 单层感知器功能
2.1.3 单层感知器神经网络结构
2.2 多层感知器
2.2.1 多层感知器模型
2.2.2 多层感知器设计
2.3 感知器的学习算法
2.4 感知器神经网络的训练函数
2.4.1 感知器创建函数
2.4.2 感知器初始化函数
2.4.3 感知器显示函数
2.4.4 感知器仿真函数
2.4.5 感知器性能函数
2.4.6 感知器的训练函数
2.4.7 感知器的学习函数
2.4.8 感知器的传递函数
2.5 感知器的局限性
2.6 感知器神经网络的应用实例分析
2.6.1 判断气体污染物的分类
2.6.2 奇异样本对感知器神经网络训练的影响
第3章线性神经网络
3.1 线性神经网络模型及结构
3.1.1 神经元模型
3.1.2 线性神经网络的结构
3.2 线性神经网络的学习算法
3.3 线性神经网络的构建
3.3.1 生成线性神经元
3.3.2 线性滤波器
3.4 线性神经网络的训练
3.5 线性神经网络的训练函数
3.5.1 线性网络的创建函数
3.5.2 线性网络的学习函数
3.5.3 线性网络的传输函数
3.5.4 线性网络的权积函数
3.5.5 线性网络的初始化函数
3.6 线性神经网络的局限性
3.6.1 线性相关向量
3.6.2 学习速率过大
3.7 线性神经网络应用实例分析
3.7.1 线性网络在噪声对消中的应用
3.7.2 线性网络在信号预测中的应用
3.7.3 线性网络实现异或的应用
第4章 BP神经网络
4.1 BP神经网络模型及结构
4.1.1 神经元模型
4.1.2 前馈型神经网络结构
4.2 BP神经网络的算法与BP网络推导
4.2.1 BP神经网络算法
4.2.2 BP神经网络的推导
4.3 BP神经网络的训练函数
4.3.1 BP网络创建函数
4.3.2 BP网络神经元上的传递函数
4.3.3 BP网络学习函数
4.3.4 BP网络训练函数
4.3.5 BP网络性能函数
4.3.6 BP网络显示函数
4.4 BP神经网络的局限性
4.5 BP神经网络算法的改进
4.6 BP神经网络的应用实例分析
4.6.1 利用BP网络去除有关噪声的问题
4.6.2 基于BP网络的性别识别
第5章反馈型神经网络
5.1 反馈神经网络的概述
5.2 离散Hopfield神经网络
5.2.1 离散型Hopfield神经网络模型
5.2.2 离散Hopfield神经网络的稳定性
5.2.3 离散Hopfield神经网络权值的学习
5.2.4 离散：Hopfield神经网络的联想记忆
5.3 连续Hopfielcl神经网络
5.3.1 连续Hopfield神经网络模型结构
5.3.2 连续Hopfield神经网络稳定性
5.3.3 连续Hopfield神经网络的特点
5.4 Hopfield神经网络的训练函数
5.4.1 Hopfield网络的创建函数
5.4.2 Hopfield网络的传递函数
5.4.3 Hopfield网络的辅助函数
5.5 Hopfielcl神经网络应用实例分析
5.5.1 二神经元Hopfield网络设计问题
5.5.2 Hopfield网络的伪平衡点问题
5.5.3 三神经元的：Hopfield网络问题
5.6 Elman神经网络
5.6.1 Elman神经网络结构
5.6.2 Elman神经网络权值修正的学习算法
5.6.3 Elman神经网络权稳定性
5.6.4 对角递归网络稳定时学习速率的确定
5.7 Elman神经网络的训练函数
5.8 Elman神经网络应用实例分析
第6章径向基函数神经网络
6.1 径向基函数神经网络基本原理
6.1.1 径向基函数的结构模型
6.2 径向基函数神经网络的学习算法
6.2.1 随机选取固定中心法
6.2.2 自组织选取中心
6.2.3 正交最小二乘法
6.3 径向基函数神经网络的训练函数
6.3.1 径向基函数网络创建函数
6.3.2 径向基函数网络传递函数
6.3.3 径向基函数网络转换函数
6.3.4 径向基函数网络权函数
6.3.5 径向基函数网络输入函数
6.4 其他径向基函数神经网络
6.4.1 广义回归神经网络
6.4.2 概率神经网络
6.5 径向基函数神经网络的优缺点
6.6 径向基函数神经网络的应用实例分析
6.6.1 径向基函数网络用于曲线拟合的问题
6.6.2 径向基函数网络用于非线性函数回归的问题
第7章自组织竞争型神经网络
7.1 自组织竞争型神经网络的模型及结构
7.2 自组织竞争型神经网络的原理
7.2.1 自组织竞争网络的学习策略
7.2.2 自组织竞争网络的学习原理
7.3 几种常用的联想学习规则
7.4 自组织竞争型神经网络存在的问题
7.5 SOM神经网络
7.5.1 SOM神经网络的拓扑结构
7.5.2 SOM神经网络的学习算法
7.5.3 SOM神经网络的训练过程
7.6 LVQ神经网络
7.6.1 LVQ神经网络结构
7.6.2 LVQ神经网络的学习算法
7.7 自组织竞争神经网络的训练函数
7.7.1 自组织竞争神经网络创建函数
7.7.2 自组织竞争神经网络学习函数
7.7.3 自组织竞争神经网络传递函数
7.7.4 自组织竞争神经网络初始化函数
7.7.5 自组织竞争神经网络结构函数
7.7.6 自组织竞争神经网络距离函数
7.7.7 自组织竞争神经网络显示函数
7.8 自组织竞争神经网络应用实例分析
7.8.1 基于LVQ神经网络的人脸朝向识别问题
7.8.2 基于SOM神经网络的故障诊断分析
第8章 MATLAB编程实现神经网络的应用
8.1 基于HBF网络的自适应状态观测器设计
8.1.1 HBF网络
8.1.2 观测器设计
8.1.3 仿真验证
8.2 基于RBF网络的船用柴油机故障诊断
8.2.1 故障样本集的收集与设计
8.2.2 网络输出向量设计
8.3 带有偏差单元的递归神经网络
8.3.1 BP网络及算法的不足
8.3.2 带有偏差单元的递归神经网络
8.3.3 带有偏差单元的递归神经网络的误差反向传播学习规则的数学推导
8.3.4 带有偏差单元的递归神经网络诊断模型的建立
8.4 基于FCM优化的RBF网络自适应状态观测器设计
8.4.1 FCM优化的RBF网络
8.4.2 自适应状态观测器设计
8.4.3 仿真验证。
8.5 基于泛函模糊神经网络的GPS／INS组合导航系统的软故障诊断
8.5.1 状态X2检验原理
8.5.2 泛函模糊神经网络的结构
8.5.3 仿真验证
第9章神经网络工具箱的使用
9.1 自定义神经网络
9.1.1 自定义一个简单的网络
9.1.2 自定义一个复杂的网络
9.1.3 自定义网络的训练
9.2 自定义神经网络工具箱函数
9.3 自定义神经网络实用的工具箱函数
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而专业，书名《应用MATLAB实现神经网络》也精准地抓住了我的兴趣点。作为一个长期在科研领域工作的实践者，我深知高效工具的重要性，而MATLAB无疑是进行科学计算和工程实现的强大平台。我渴望从这本书中学习如何将MATLAB强大的矩阵运算能力与神经网络的强大建模能力相结合。书中对于神经网络的实现，我最期待的是能够看到具体的MATLAB函数和工具箱的使用方法。例如，MATLAB的Deep Learning Toolbox提供了丰富的神经网络构建和训练工具，我希望这本书能够详细介绍如何利用这些工具来搭建和训练各种类型的神经网络，例如全连接网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。我非常希望作者能够针对不同类型的神经网络，提供详细的MATLAB代码示例。比如，在讲解CNN时，我希望能够看到如何构建卷积层、池化层、全连接层，以及如何进行训练和评估。对于RNN，则希望能看到如何在MATLAB中处理序列数据，并构建LSTM或GRU等网络。此外，书中关于数据预处理、模型评估和性能优化的部分，我也希望能够有深入的讲解。如何有效地对数据进行归一化、降维，如何选择合适的评估指标（如准确率、召回率、F1分数等），以及如何通过调整学习率、批次大小、正则化参数等来提升模型性能，这些都是我在实际工作中经常遇到的问题。我对这本书的期望是，它不仅能教我如何“照猫画虎”地实现神经网络，更能让我理解每一个步骤背后的逻辑和原理，从而能够根据实际问题灵活地调整和改进模型。我希望读完这本书，我能够自信地使用MATLAB解决各种与神经网络相关的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《应用MATLAB实现神经网络》让我眼前一亮。在当前人工智能浪潮汹涌的时代，神经网络无疑是技术的核心驱动力之一。而MATLAB作为我一直以来依赖的科学计算工具，其在工程实现上的强大能力，让我对这本书充满了期待。我希望这本书能够 bridging the gap，将抽象的神经网络理论与具体的MATLAB代码实现紧密结合起来。我特别关注书中关于不同神经网络模型在MATLAB中的具体实现细节。例如，对于图像识别领域至关重要的卷积神经网络（CNN），我希望看到如何利用MATLAB的Deep Learning Toolbox来构建包括卷积层、池化层、激活函数和全连接层在内的网络结构，并且能够对这些层进行参数的设置和调优。同时，对于处理序列数据的循环神经网络（RNN），包括LSTM和GRU等，我希望书中能够详细介绍如何在MATLAB中构建和训练这类网络，以及如何处理时间序列数据。这对于我在金融预测、自然语言处理等领域的应用至关重要。此外，书中对于模型训练过程的讲解，我希望能够深入到MATLAB的具体函数调用和参数配置层面。例如，如何使用`trainNetwork`函数，如何设置优化器（如Adam、SGD等），如何定义损失函数，以及如何进行模型的评估和验证。我期待书中能够提供一些性能优化的技巧，例如如何调整学习率、使用正则化技术来防止过拟合等。我希望这本书不仅仅是提供代码示例，更能深入解释代码背后的原理，让我能够理解MATLAB的工具箱是如何支持神经网络的训练和部署的。通过这本书，我希望能掌握将理论知识转化为实际应用的能力，并能够独立地解决一些实际的神经网络问题。

评分☆☆☆☆☆

初拿到《应用MATLAB实现神经网络》这本书，我就被其标题所吸引。在我看来，神经网络作为人工智能领域的核心技术之一，其理论的抽象性和实现的复杂性常常让许多初学者望而却步。而MATLAB作为一款强大的工程计算软件，为我们提供了一个相对友好的环境来探索和实现这些复杂的算法。我希望这本书能够以一种循序渐进的方式，带领读者逐步深入理解神经网络的精髓。从最基础的神经元模型开始，阐述其工作原理，再到如何将这些单个神经元组合成复杂的网络结构。我期待书中能够详细讲解不同神经网络架构的特点和适用场景，例如，前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，以及它们在处理不同类型数据时的优势。对于MATLAB的实现，我最看重的是代码的清晰性和可读性。我希望书中提供的代码示例不仅能够正确运行，而且能够有详细的注释，解释每一行代码的作用，以及它在整个神经网络实现中所扮演的角色。这有助于我理解MATLAB的函数库是如何被用来构建和训练神经网络的，例如，如何利用`feedforwardnet`、`train`等函数来构建和训练网络。我也特别关注书中关于神经网络的训练过程的讲解。这包括如何选择合适的损失函数，如何理解和应用反向传播算法来优化网络参数，以及如何通过迭代训练来最小化损失。书中对于学习率、动量、批量大小等超参数的设置和调整，以及如何避免过拟合和欠拟合的策略，也是我非常期待的内容。总而言之，我希望这本书能够成为我理解和应用神经网络的得力助手，通过MATLAB这个强大的平台，让我能够亲手实现并体验神经网络的魅力，从而为我未来的学习和研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名非常直观，让我对它寄予了厚望。我一直对神经网络在各个领域的应用充满兴趣，尤其是在数据分析和模式识别方面。我希望这本书能够深入浅出地讲解神经网络的基本原理，从最基础的感知机模型讲起，逐步过渡到更复杂的BP神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。我特别关注书中是否能够提供清晰的数学推导过程，而不是仅仅罗列公式。理解算法背后的数学原理对于真正掌握神经网络至关重要。例如，在讲解反向传播算法时，我希望作者能够详细阐述梯度下降的原理，以及链式法则如何应用于误差的反向传播。此外，书中如果能够结合具体的应用案例，并用MATLAB代码进行详细演示，那将是极大的加分项。我期望能够看到诸如图像识别、文本分类、时间序列预测等经典案例的实现。代码的易读性和注释的完整性也是我非常看重的。毕竟，理论与实践相结合才能真正将知识内化。我希望这本书能帮助我理解如何选择合适的网络结构、激活函数、损失函数以及优化器，并能对这些超参数进行有效的调优。书中关于过拟合和欠拟合问题的探讨，以及如何通过正则化、dropout等技术来解决这些问题，也是我非常期待的内容。最后，我希望这本书能够为我后续深入学习更前沿的深度学习技术打下坚实的基础，例如Transformer模型、生成对抗网络（GANs）等。我希望通过这本书，我能够独立地设计、实现和调试神经网络模型，解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

《应用MATLAB实现神经网络》这个书名，简洁明了，直接点出了我一直以来寻找的方向。在人工智能飞速发展的今天，神经网络的应用已经渗透到我们生活的方方面面，而MATLAB作为一款强大的工程计算软件，为我们提供了一个实现这些复杂模型的优秀平台。我希望这本书能够成为连接理论与实践的桥梁。我对书中关于神经网络的分类和实现方式有着浓厚的兴趣。我期望作者能够从最基础的感知机模型出发，逐步引导读者理解更复杂的网络结构，例如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。对于每一种网络，我希望书中都能提供清晰的MATLAB代码实现，并且能够详尽地解释代码中的每一个步骤。我尤其关注书中在MATLAB中如何有效地利用现有的工具箱，比如Deep Learning Toolbox，来构建、训练和评估神经网络模型。我希望看到具体的函数调用示例，例如如何使用`patternnet`、`trainlm`等函数来创建和训练前馈神经网络，以及如何利用`convnet`、`trainingOptions`等函数来构建和训练更复杂的CNN模型。此外，书中对于数据预处理、特征工程以及模型评估方面的讲解，我也希望能够得到详细的阐述。如何有效地对数据进行清洗、归一化，如何选择合适的评价指标来衡量模型的性能，以及如何通过交叉验证等技术来提高模型的鲁棒性，这些都是我在实际应用中非常关心的内容。我期望这本书能够帮助我掌握一套完整的神经网络实现流程，从数据准备到模型训练，再到最终的应用部署。我希望通过学习这本书，我能够独立地运用MATLAB来解决各种与神经网络相关的工程问题，并能够对模型进行有效的调优和改进，最终实现智能化解决方案。

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