Neural Network Design

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出版者:Martin Hagan
作者:Martin T. Hagan
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:2002-1
价格:USD 80.00
装帧:Paperback
isbn号码:9780971732100
丛书系列:
图书标签:
  • 神经网络
  • 人工神经网络
  • 人工智能
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  • Computational Intelligence
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具体描述

《万物之痕》 这是一部关于记忆、遗忘与人类存在本质的深邃探索。故事围绕着一位名叫艾莉亚的古籍修复师展开,她生活在一个对记忆有着特殊执念的城市——“忆城”。在这里,每一个公民的过去都被精心记录,并储存在名为“灵魂档案”的宏大数据库中。然而,艾莉亚的童年似乎存在着一道无法弥补的空白,一段关于她父母失踪的记忆,如同被抹去的墨迹,在她的意识深处留下了一片挥之不去的阴影。 艾莉亚的工作是将那些承载着历史与情感的残破书籍重新拼接,如同修复破碎的记忆。她对纸张的触感、墨水的味道,以及书页间散发出的陈年气息有着近乎宗教般的敬畏。她相信,每一本书都蕴藏着一个世界,一段生命,而修复它们,就是与过去对话,挽救那些濒临消逝的故事。 一天,她在修复一本来自古老孤儿院的日记时,意外发现了一张泛黄的照片,上面模糊的影像似乎与她记忆中的某个碎片产生了共鸣。这张照片成为了她解开身世之谜的钥匙,也将她卷入了一场关于“遗忘”的阴谋之中。 她开始调查“灵魂档案”系统的运作,却发现这个看似完美无瑕的记忆储存系统背后,隐藏着令人不安的秘密。她遇到了神秘的“守秘者”——一群致力于维护记忆秩序的神秘组织成员,他们认为某些记忆的遗忘是必要的,是保持社会稳定的基石。同时,她也结识了反抗组织的成员,他们相信记忆不应被操纵,每个人的过去都应该被完整地保留,即使那些记忆令人痛苦。 随着调查的深入,艾莉亚逐渐揭开了一个惊人的真相:她的父母并非简单的失踪,而是成为了“遗忘”政策的牺牲品。他们曾是“灵魂档案”系统的早期研究者,却因发现了系统中存在的“不可控遗忘”漏洞,试图阻止其被滥用,最终被系统无情地抹去了存在。艾莉亚自身的记忆空白,正是系统为了消除隐患而对她进行的“清理”。 在这个过程中,艾莉亚不得不面对一个艰难的选择:是接受既定的“遗忘”,继续在虚假的平静中生活,还是揭露真相,唤醒那些被掩埋的痛苦,哪怕这意味着整个城市的记忆秩序将面临崩塌? 她将如何运用她修复书籍的技艺,去“修复”那些被篡改的记忆?她又将如何对抗强大的“守秘者”组织?她与反抗组织的关系将如何发展?最重要的是,她能否找回属于自己的完整记忆,并让这个城市的人们正视“遗忘”与“记忆”之间复杂而又深刻的联系? 《万物之痕》不仅仅是一个关于个人寻亲的故事,更是一次对集体记忆、历史真相以及个人自由意志的深刻叩问。在“忆城”的灯火阑珊中,我们跟随艾莉亚的脚步,一同审视那些我们选择铭记或遗忘的过去,以及它们如何塑造了我们今天的模样。这本书将带领读者思考:什么是真正的人性?失去记忆,我们还是我们吗?而那些我们竭力想要遗忘的,又是否真的消失了?它是一首关于记忆的挽歌,也是一曲关于追寻真相的颂歌。

作者简介

目录信息

读后感

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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)  

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一句话:娓娓道来,醍醐灌顶!比国内的教材好多了!只需要读者有一点点数学知识(也就是懂一点点高数、线代的皮毛,不懂也可以,作者会负责地在书中相关地方讲述)就可以了!  

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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...  

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直接读的电子英文版,这本书作者是有在网上公开的,还有配套的ppt和matlab程序提供下载。 附上链接http://hagan.okstate.edu/nnd.html 配合matlab的Neural Network Toolbox User's Guide(与matlab版本一致)一起看  

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这段时间做毕业设计才看的这本书,全书循序渐进,开篇介绍了一下神经网络发展的概况,接着用几个简单的例子让读者对神经网路有一个比较感性的认识,然后有一些数学基础的补充,对线性代数和微积分的一部分内容进行了简单的介绍,再后面就是各种模型,按照目录的顺序读下去很容...  

用户评价

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作为一个对深度学习领域充满热情的初学者,《Neural Network Design》这本书是我近期阅读过的最具有启发性的作品之一。它的叙述方式非常巧妙,能够将一些看似复杂的技术概念,用一种非常直观且易于理解的方式呈现出来。我喜欢作者在解释梯度下降等优化算法时,所使用的类比。他会用“走在崎岖的山路上寻找最低点”这样的比喻,来形象地说明算法的迭代过程,这让我在脑海中立刻构建起一个清晰的图像。更重要的是,这本书并没有止步于理论的介绍,它还会引导读者去思考如何实际应用这些理论。书中提供了一些非常实用的建议,关于如何选择合适的网络结构,如何进行参数调优,以及如何评估模型的性能。这些内容对于我这样想要将理论付诸实践的人来说,无疑是宝贵的财富。我感觉这本书不仅仅是教授知识,更是在培养一种解决问题的能力。它让我意识到,学习神经网络设计并非一蹴而就,而是需要不断的尝试、调整和优化。

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读完《Neural Network Design》,我最大的感受就是,这本书真的颠覆了我之前对神经网络的刻板印象。我原以为这是一本充满冰冷公式和晦涩理论的教科书,但事实完全出乎我的意料。作者的文字充满了活力和热情,他似乎对神经网络的设计充满了由衷的热爱,并希望将这种热情传递给读者。书中对一些关键概念的解释,往往会从不同的角度进行阐述,确保读者能够全方位地理解。例如,在讲解激活函数的作用时,他不仅会解释其数学上的意义,还会从生物学神经元的类比出发,让我们理解为什么需要这样的非线性单元。这种多角度的解释,极大地加深了我对概念的理解。而且,这本书在结构上也很有特色,并不是按照标准的章节顺序来推进,而是更侧重于围绕核心问题展开讨论。这使得阅读过程更加流畅,也更容易让我集中注意力。感觉作者是在带着我一起“设计”神经网络,而不是在“灌输”知识。

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我不得不说,《Neural Network Design》这本书的写作风格实在是太独特了,读起来有一种别样的韵味。它不像我之前读过的任何一本技术类书籍,没有那种公式堆砌、理论先行带来的压迫感。反而,作者以一种非常个人化、近乎讲故事的口吻,娓娓道来。他似乎总能在恰当的时候加入一些有趣的“花絮”,或者分享一些关于神经网络发展历程中的趣事,这些细节让整个阅读过程变得非常轻松有趣。我尤其欣赏书中对于一些经典神经网络模型(例如多层感知机、卷积神经网络等)的介绍。作者并没有简单地罗列它们的结构和应用,而是深入探讨了它们的设计理念和为什么会这样设计。他会问一些“为什么”的问题,然后给出非常富有洞察力的解答,这让我能够真正理解这些模型背后的逻辑,而不是仅仅记住它们的名字和用途。这本书更像是与一位资深研究者面对面交流,他不仅会告诉你“是什么”,更会告诉你“为什么会这样”。这种深度和广度的结合,让我感觉自己不仅仅是在学习一个技术,而是在领略一种思维方式。

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《Neural Network Design》这本书给我带来的最大价值,在于它让我能够真正“看到”神经网络是如何工作的。在阅读之前,我总是觉得神经网络是一个黑箱,输入一些数据,输出一些结果,但中间到底发生了什么,我却一无所知。而这本书,就像一位技艺精湛的手术医生,带领我一步步地解剖这个“黑箱”。它详细地介绍了神经网络的各个组成部分,例如神经元、层、权重、偏置等等,并清晰地阐述了它们之间的相互作用。我尤其欣赏书中对“权重”和“偏置”在模型学习过程中的作用的解释。作者用非常生动的语言,将它们比作“调节器”和“基准线”,让我能够直观地理解它们是如何影响模型的输出的。此外,这本书还引入了一些关于神经网络解释性的讨论,这对于我这样一个关注模型可理解性的人来说,非常有吸引力。它鼓励我去思考,我们如何才能更好地理解模型的决策过程,而不是盲目地相信它的预测。

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这本书简直像打开了一个全新的世界!我一直对人工智能和机器学习领域充满好奇,但总觉得那些概念深不可测。这本《Neural Network Design》就像一位耐心且经验丰富的向导,用一种我从未想过的方式,将那些复杂的神经网络理论拆解得如此清晰易懂。它不是那种枯燥的学术论文集,而是更像是一场充满启发的对话。作者似乎深知读者可能会遇到的困惑,在讲解中巧妙地穿插了大量的类比和生动的例子,将原本抽象的概念具象化。我特别喜欢它在介绍反向传播算法时,并没有直接丢下一堆公式,而是先从直观的角度解释了“误差是如何被一层一层传递回去并用于调整权重”的逻辑,然后才逐步引入数学推导。这种循序渐进的学习方式,让我感觉自己不是在被动地接收信息,而是在主动地探索和理解。书中的插图也极具匠心,那些精心绘制的图表,直观地展示了神经网络的结构和工作原理,让我能够更轻松地把握核心要义。即使是在我感到最吃力的时候,翻阅一下图表,再回顾一下文字,都能瞬间豁然开朗。这本书让我对神经网络的学习不再感到畏惧,反而充满了学习的动力和信心。

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没读完,前面的思想相对简单,但是后面的模型对数学要求还是比较高的,特别是数学分析那一类的。不过这应该算是一本入门型的好书吧,深入浅出

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没读完,前面的思想相对简单,但是后面的模型对数学要求还是比较高的,特别是数学分析那一类的。不过这应该算是一本入门型的好书吧,深入浅出

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没读完,前面的思想相对简单,但是后面的模型对数学要求还是比较高的,特别是数学分析那一类的。不过这应该算是一本入门型的好书吧,深入浅出

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没读完,前面的思想相对简单,但是后面的模型对数学要求还是比较高的,特别是数学分析那一类的。不过这应该算是一本入门型的好书吧,深入浅出

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没读完,前面的思想相对简单,但是后面的模型对数学要求还是比较高的,特别是数学分析那一类的。不过这应该算是一本入门型的好书吧,深入浅出

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