Neural Networks and Deep Learning pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Michael Nielsen

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2016-1

价格:0

装帧:online

isbn号码:9780780354197

丛书系列:

图书标签:

深度学习
神经网络
机器学习
DeepLearning
人工智能
deep_learning
计算机
数据科学
Neural Networks
Deep Learning
Machine Learning
Artificial Intelligence
Algorithms
Data Science
Neural Networks
Intelligence
Computing
Learning

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具体描述

http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

《智能算法的奥秘：从基础模型到前沿应用》本书并非一部关于神经网络和深度学习的专著，而是致力于揭示支撑现代人工智能强大能力的一系列基础性智能算法的深层原理与广泛应用。我们相信，理解这些算法的演进脉络、数学基础以及它们如何解决现实世界中的复杂问题，对于任何希望深入了解人工智能本质的读者都至关重要。第一部分：计算思维的基石——逻辑与搜索我们将首先回顾人类解决问题最古老、最根本的方法——逻辑推理与搜索。虽然在人工智能领域，这些方法可能显得“朴素”，但它们却是许多更复杂算法的出发点和核心思想。形式逻辑与知识表示：我们将从命题逻辑和谓词逻辑出发，探讨如何将人类知识形式化，构建机器可理解的知识库。这将涉及到规则、事实、本体论等概念，并介绍一些经典的知识表示方法，如产生式系统和语义网络。搜索算法的演进：从盲目搜索（如深度优先搜索、广度优先搜索）到启发式搜索（如A算法、爬山算法），我们将详细解析各种搜索算法的工作原理、效率分析以及它们在路径规划、问题求解等领域的应用。我们将强调启发式函数的设计对于搜索效率的关键作用，并探讨如何平衡解的质量与搜索时间。约束满足问题（CSP）：许多实际问题都可以归结为约束满足问题。本书将介绍CSP的定义、变量、域和约束，并深入讲解回溯搜索、前向检查、弧一致性等约束传播技术，展示如何有效地求解这类问题。第二部分：学习的哲学——归纳与统计如果说逻辑与搜索是“演绎”的智慧，那么学习则是“归纳”的力量。本部分将聚焦于那些能够从数据中学习模式、做出预测的算法。概率论与统计学基础：为了理解学习算法，扎实的概率论和统计学基础是必不可少的。我们将回顾条件概率、贝叶斯定理、最大似然估计、最小二乘法等核心概念，并讲解它们如何被应用于构建统计模型。决策树与规则学习：决策树是一种直观且易于解释的学习模型。我们将详细讲解ID3、C4.5、CART等决策树的构建算法，以及信息增益、增益比、基尼系数等用于特征选择的度量。同时，我们将探讨如何从决策树中提取规则，实现更灵活的推理。支持向量机（SVM）： SVM是一种强大的分类和回归算法，以其优异的泛化能力而闻名。本书将深入剖析SVM的核心思想，包括最大间隔分类器、核技巧（线性核、多项式核、径向基核）及其背后的数学原理，并讨论其在文本分类、图像识别等任务中的成功应用。贝叶斯网络与图模型：贝叶斯网络提供了一种直观且强大的概率图模型，用于表示变量之间的因果或相关关系。我们将讲解如何构建和推理贝叶斯网络，并介绍马尔可夫随机场等其他图模型，展示它们在不确定性推理、诊断系统等领域的应用。第三部分：智能系统的构建——规划与控制掌握了逻辑、搜索与学习的能力，我们便能开始构建能够自主规划行动、与环境互动的智能系统。规划算法：自动化规划是人工智能的核心领域之一。本书将介绍经典规划（如STRIPS、ADL）以及部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）等更复杂的规划框架。我们将深入探讨状态空间搜索、目标导向规划、分层任务网络（HTN）等方法，以及如何处理不确定性和动态环境。强化学习基础：强化学习是让智能体通过与环境交互来学习最优策略的关键技术。我们将从马尔可夫决策过程（MDP）的基本概念出发，介绍贝尔曼方程、动态规划、蒙特卡洛方法、时序差分（TD）学习等核心算法。我们将详细讲解Q-learning、SARSA等无模型强化学习算法，并探讨其在机器人控制、游戏AI等领域的应用。机器人学中的运动规划与控制：机器人是智能体最典型的载体。本书将概述机器人学中的运动学与动力学基础，重点讲解机器人导航中的路径规划（如Dijkstra、RRT）以及避障策略。同时，我们将介绍PID控制、模型预测控制（MPC）等经典控制理论，展示如何使机器人稳定、高效地执行任务。第四部分：跨领域融合与前沿展望在掌握了上述基础算法后，我们将探讨它们如何进行融合，以及在更广泛的领域中的应用，并对未来的发展趋势进行展望。多智能体系统：现实世界中，许多问题都需要多个智能体协同解决。本书将介绍多智能体系统（MAS）的基本概念，如智能体间的通信、协商、协调与对抗，并探讨一些简单的合作与竞争模型。计算智能与进化计算：除了基于逻辑和统计的方法，计算智能也提供了另一条通往智能的路径。我们将简要介绍模糊逻辑、粗糙集等计算智能技术，并深入探讨遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等进化计算方法，展示它们在优化搜索、复杂系统建模等方面的独特优势。面向应用的算法融合：我们将通过一些实际案例，展示如何将本书介绍的各种算法进行组合应用，以解决更复杂的实际问题。例如，如何结合搜索与强化学习实现更鲁棒的机器人导航，或者如何利用决策树和贝叶斯网络构建更精准的医疗诊断系统。未来展望：最后，我们将对人工智能的未来发展进行展望，探讨当前研究的热点，如可解释性AI、具身智能、大规模预训练模型（但不深入其内部细节）、以及人工智能与人类社会的伦理关系等。本书旨在为读者构建一个全面而深入的智能算法知识体系，使其能够理解人工智能的“黑箱”之下究竟蕴含着怎样的智慧之光，并为进一步探索人工智能的广阔天地打下坚实的基础。

作者简介

目录信息

Neural Networks and Deep Learning
What this book is about
On the exercises and problems
Using neural nets to recognize handwritten digits
How the backpropagation algorithm works
Improving the way neural networks learn
A visual proof that neural nets can compute any function
Why are deep neural networks hard to train?
Deep learning
Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence?
Acknowledgements
Frequently Asked Questions
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

对于讲解技术问题，最好方式就是列数学公式，或者直接上代码，这本书都做到了，非常之好。这本书对于代码的基础就是简单的python入门，当然，python本身就非常容易入门的。数学基础就是基础的高数数学的求导和简单的矩阵运算，与代码层面相反，对于这个大多数人都学过内容，...

评分☆☆☆☆☆

一直以为，读不懂书的时候，可能并不是因为你笨，而是，作者太垃圾了。爱因斯坦曾经说：“怎样才算你真正搞懂了一个东西？当你能把这个东西给你奶奶讲明白的时候，才算真正搞懂了它。” 本书最大的亮点在于用动画演示了那些重要的数学原理，非常直观。这也是网络出版书相比实体...

评分☆☆☆☆☆

这本书透彻地讲解了神经网络的基础知识。用MNIST手写数字图像的识别作为例子，给出了能实际运行的神经网络Python代码。训练后的网络从最初95%的准确率（一个隐藏层），逐渐加入各种优化手段，最后提高到99.67%（CNN，卷积神经网络）。书中引用了不少新的论文，给人进一步研究...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当吸引人，深邃的蓝色背景搭配着抽象的神经网络节点和连线，营造出一种科技感和神秘感。我是在一家独立的书店里偶然翻到的，当时就被它深深吸引住了。尽管我并非计算机科学领域的专业人士，但对人工智能的好奇心驱使我想要深入了解其中的原理。这本书的标题，"Neural Networks and Deep Learning"，虽然听起来有些艰深，但传递出的信息却充满了无限的可能性，仿佛打开了一扇通往未来的大门。我很好奇作者是如何将如此复杂的概念用通俗易懂的方式呈现出来的，是否会涉及到一些引人入胜的案例，或者是通过巧妙的比喻来解释抽象的数学模型。我特别期待书中能有一些关于神经网络的直观解释，比如它们如何模仿人脑的运作方式，以及深度学习模型是如何从海量数据中学习和提取特征的。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，是因为近期在工作和生活中，接触到越来越多关于人工智能的讨论，从自动驾驶到个性化推荐，似乎无处不在。而“神经网络”和“深度学习”这两个词汇，更是频繁出现在各种科技新闻和行业报告中，显得格外重要。我一直想找到一本能够系统性地介绍这些概念的书籍，帮助我理清思路，建立起一个相对完整的知识框架。这本书的标题恰好击中了我的需求点，我希望它能够带领我从零开始，逐步理解神经网络的基本原理，例如神经元的激活函数、多层感知机的结构等。同时，我也非常期待书中能够深入讲解深度学习中的关键技术，例如反向传播算法、梯度下降等优化方法，以及各种不同类型的神经网络架构，比如CNN、RNN、Transformer等，并希望书中能够穿插一些实际的案例分析，让我看到这些理论是如何转化为实际应用的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《Neural Networks and Deep Learning》带给我一种探索未知领域的好奇感。我虽然不是科班出身，但对人工智能的快速发展一直充满着浓厚的兴趣，特别是它如何通过模拟人脑的神经网络来学习和解决复杂问题，这一点让我觉得非常神奇。我希望这本书能像一位耐心的老师，循序渐进地引导我理解神经网络的底层逻辑。例如，它是否会从最基础的生物神经元模型讲起，然后过渡到人工神经元，再讲解如何将这些人工神经元组合成网络？我特别想了解的是，在“深度学习”这个部分，作者是如何阐释“深度”的含义的，以及这种深度究竟带来了哪些超越传统机器学习的优势？书中是否会包含一些数学公式的推导，但我希望这些推导是清晰易懂的，并且能够配合图示来帮助理解。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我首先被它的装帧所打动，纸张的质感非常不错，拿在手里有分量，封面图案的设计也很符合其主题，既有科技的冷峻感，又不失艺术的想象力。我平日里对人工智能和机器学习领域一直保持着高度的关注，尤其对深度学习的强大能力感到惊叹。因此，当看到这本书的名字时，便毫不犹豫地将其收入囊中。我非常好奇作者在书中会如何阐述神经网络的构建过程，从最基础的感知机单元到复杂的深度网络结构，这个过程是如何逐步演变的？更重要的是，我希望能够理解深度学习模型在图像识别、自然语言处理等领域的实际应用，书中是否会深入剖析一些经典的深度学习算法，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）？我对它们的工作原理充满好奇，期待能从书中获得清晰的解答，甚至希望能够通过书中提供的图示或伪代码，对这些算法有一个更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的封面上那错综复杂却又充满规律的线条时，我立刻联想到它所描述的“神经网络”。我一直对人工智能领域抱有极大的好奇心，尤其是在看到各种AI技术如何改变我们的生活后，更是希望能从更专业的角度去理解它们背后的原理。这本书的名字《Neural Networks and Deep Learning》正是我一直在寻找的，它直接点明了核心主题。我非常期待书中能清晰地解释神经网络是如何工作的，例如，一个神经元是如何接收输入、进行计算并产生输出的？它是否会详细讲解如何构建一个多层神经网络，以及层与层之间的连接和权重是如何学习的？更重要的是，我希望书中能深入探讨深度学习的强大之处，例如，它是如何通过层层递进的方式来提取数据中的抽象特征的？我希望这本书能用严谨又不失趣味的方式，带我领略深度学习的魅力。

评分☆☆☆☆☆

一本非常非常棒的神经网络和深度学习的入门书，真正当然得起深入浅出，通过简洁明了的数学推导，和清晰明了简短的代码，把神经网络和CNN做了非常易懂的介绍，强烈推荐深度学习第一书。

评分☆☆☆☆☆

作为入门书确实挺不错，不像Ian的《深度学习》太细，也不像周志华的《机器学习》门类多，细节少，只专注于讲清楚DNN的是如何工作的

评分☆☆☆☆☆

极好极好极好的书，如果对机器学习感兴趣，是必读的书。甚至完全不需要数学基础。

评分☆☆☆☆☆

挺不错的神经网络的入门书，从理论到代码，看得出经过精心的裁剪。对基本概念和原理介绍得不错，虽然有很多数学公式，但python的代码帮助理解很多细节。激活函数、代价函数、随机梯度下降、反向传播、过度拟合和规范化、权重初始化、超参数优化、卷积网络的局部感受野、混合层、特征映射。