Neural Network Design

出版者:Martin Hagan

作者:Martin T. Hagan

页数:0

出版时间:2002-1

价格:USD 80.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780971732100

读后感

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）  

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！  

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...  

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  

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

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。

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。

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。

《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。

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。

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

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

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

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

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