MATLAB神经网络应用设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张德丰

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2012-2

价格:59.80元

装帧:

isbn号码:9787111373087

丛书系列:

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• 神经网络
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《智能系统构建：算法、模型与实践》 本书并非一本关于MATLAB神经网络应用的教程，而是深入探讨智能系统设计与实现的一部综合性著作。它旨在为读者提供一个理解、构建和部署各类智能系统的全面框架，覆盖了从基础算法到高级模型的原理，并结合实际应用中的关键考量。 核心内容概述： 第一部分：智能系统的基石——算法与理论 本部分将深入剖析支撑现代智能系统运行的核心算法和理论。我们将从机器学习的基本概念入手，介绍监督学习、无监督学习和强化学习的独特范式及其代表性算法。 监督学习： 重点解析线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等经典监督学习模型。我们将详细阐述它们的工作原理、数学基础、优缺点以及适用场景，并探讨过拟合与欠拟合的成因与规避策略。 无监督学习： 深入研究聚类算法（如K-Means、DBSCAN、层次聚类）和降维技术（如主成分分析PCA、t-SNE）。我们将解释这些算法如何揭示数据内在的结构和模式，以及它们在数据探索、特征提取等方面的价值。 强化学习： 介绍强化学习的基本框架，包括智能体（Agent）、环境（Environment）、状态（State）、动作（Action）和奖励（Reward）。我们将阐述Q-learning、SARSA等经典强化学习算法，并讨论其在序贯决策问题中的应用。 第二部分：前沿智能模型与架构 在理解了基础算法之后，本部分将聚焦于当前智能系统领域中最具影响力的模型和架构。 深度学习原理与模型： 详细介绍深度学习的核心概念，包括神经网络的基本结构、激活函数、损失函数、反向传播算法等。在此基础上，我们将深入探讨各种深度神经网络架构： 卷积神经网络（CNN）： 剖析其在图像识别、目标检测等领域的强大能力，重点讲解卷积层、池化层、全连接层的设计与作用。 循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM、GRU）： 阐述其处理序列数据（如文本、时间序列）的优势，深入理解门控机制如何解决长期依赖问题。 Transformer模型： 深入解析自注意力机制（Self-Attention）的工作原理，以及它如何革新了自然语言处理（NLP）领域，并开始影响其他领域。 生成对抗网络（GAN）： 揭示其生成逼真数据（如图像、文本）的生成器-判别器对抗机制。 其他重要模型： 介绍图神经网络（GNN）在处理图结构数据中的应用，以及注意力机制在不同模型中的泛化应用。 第三部分：智能系统设计与实践 理论与模型固然重要，但将其转化为实际可用的智能系统则需要系统性的设计方法和实践经验。本部分将涵盖从数据处理到模型部署的全流程。 数据工程与预处理： 强调数据质量对智能系统性能的影响。我们将讲解数据收集、清洗、转换、特征工程（包括特征选择、特征提取、特征创建）等关键步骤。 模型训练与优化： 讨论模型训练的策略，包括批量大小、学习率调整、优化器选择（如Adam、SGD）、正则化技术（如L1、L2、Dropout）。同时，我们将深入探讨超参数调优的方法，如网格搜索、随机搜索以及更高级的贝叶斯优化。 模型评估与验证： 介绍各种模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC、MSE），以及交叉验证等技术，确保模型的泛化能力。 模型部署与集成： 探讨如何将训练好的模型部署到生产环境中，包括模型序列化、API开发、容器化部署（如Docker）、云平台集成等。我们将讨论实时推理与批处理推理的区别与应用。 可解释性与伦理考量： 随着智能系统应用的普及，可解释性（XAI）和伦理问题日益重要。本部分将介绍模型解释技术（如LIME、SHAP），以及关于数据隐私、算法偏见、公平性等关键伦理议题。 本书特点： 理论与实践并重： 既有深厚的理论基础讲解，也强调实际操作中的关键技巧和注意事项。 体系化架构： 按照从基础到前沿、从理论到实践的逻辑顺序组织内容，帮助读者构建清晰的知识体系。 前沿性： 涵盖了深度学习、Transformer等当前智能系统领域的热点模型和技术。 普适性： 介绍的算法和模型广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、数据分析、推荐系统等多个领域，不局限于特定工具。 强调设计思维： 引导读者理解智能系统设计的全貌，培养解决实际问题的能力。 适合读者： 本书适合计算机科学、人工智能、数据科学、工程学等领域的学生、研究人员、工程师以及对智能系统构建感兴趣的专业人士。无论您是希望系统学习智能系统理论，还是希望提升实际应用开发能力，本书都能为您提供宝贵的指导。

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我一直对如何让机器“思考”和“学习”着迷，而神经网络恰恰是实现这一目标的核心技术之一。当我看到《MATLAB神经网络应用设计》这本书时，我深知这是我深入理解并实践这一领域的绝佳机会。本书的独特之处在于，它并没有仅仅停留在理论层面，而是将理论知识与MATLAB强大的计算和可视化能力紧密结合。书中对神经网络的演进历程进行了梳理，从早期的感知机到如今的深度学习模型，为读者构建了一个完整的知识框架。对于每一种神经网络模型，作者都详细讲解了其结构、工作原理以及在MATLAB中的实现方式，并提供了丰富的代码片段，这使得我能够一边阅读理论，一边动手实践，加深理解。我尤其欣赏书中对不同应用场景下的神经网络选择和设计的指导，例如在图像识别、自然语言处理和时间序列预测等领域，如何选择合适的网络结构和优化策略。书中还提供了一些实际案例的分析，让我能够看到神经网络是如何解决真实世界中的问题的。作者的讲解非常细致，对于一些关键的数学公式和算法推导，都进行了清晰的解释，让我能够真正理解其背后的逻辑。通过这本书，我不仅学会了如何使用MATLAB构建和训练神经网络，更重要的是，我获得了将这些模型应用于实际问题的能力，这对于我未来的学习和职业发展都具有重要的意义。

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在信息爆炸的时代，想要在这个快速发展的AI领域找到一本既有深度又有广度的入门书籍并非易事，而我手中的这本《MATLAB神经网络应用设计》恰恰满足了我的需求。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的向导，带领我穿越神经网络的复杂世界。作者在开篇就强调了理论与实践相结合的重要性，并且在后续的章节中，这一点得到了淋漓尽致的体现。书中对各种经典和前沿的神经网络架构进行了详尽的介绍，包括但不限于全连接网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及生成对抗网络（GAN）等。对于每一种网络，作者都深入剖析了其内在的数学原理，并提供了可以直接运行的MATLAB代码示例，这对于我这样的实践型学习者来说，无疑是巨大的福音。我特别喜欢书中对网络参数调整和超参数优化的讨论，这些细节往往决定了模型的最终性能。书中还探讨了如何利用MATLAB的深度学习工具箱来加速训练过程，例如GPU的利用，这对于处理大规模数据集非常有帮助。我尝试着复现书中的一些案例，并且根据自己的数据进行了微调，发现效果显著。这本书的结构清晰，语言生动，即使是对神经网络初学者也能很好的理解，并且能够快速上手。它提供了一个扎实的平台，让我能够自信地去构建、训练和部署自己的神经网络模型，为我未来的AI学习和项目开发打下了坚实的基础。

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在这快速发展的技术浪潮中，想要掌握一门能够赋能现实应用的技术，神经网络无疑是关键。而《MATLAB神经网络应用设计》这本书，就如同我手中握着的指南针，为我指明了方向。它没有停留在空泛的理论叙述，而是以MATLAB这一强大平台为载体，将抽象的神经网络概念转化为可操作的实践。从基础的激活函数、损失函数，到复杂的网络架构如CNN、RNN，作者都进行了深入浅出的讲解，并且配以大量详实的MATLAB代码示例，让我能够边学边练，快速掌握核心技术。我尤其看重书中对模型训练和调优的细致讲解，例如如何有效地进行反向传播，如何选择合适的优化器，以及如何防止过拟合等，这些都是影响模型性能的关键因素。书中还提供了多个真实世界的应用案例，让我得以窥见神经网络在图像识别、自然语言处理等领域的强大威力。作者的讲解清晰流畅，逻辑性强，即使是一些较为晦涩的概念，也能通过他的阐述变得豁然开朗。这本书不仅提升了我对神经网络的理论认知，更重要的是，它赋予了我利用MATLAB解决实际问题的能力，为我打开了AI应用设计的大门。

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作为一名对人工智能充满好奇的学习者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍神经网络并教会我如何用实际工具去实现它的书籍。《MATLAB神经网络应用设计》这本书，可以说是给我带来了惊喜。它并没有刻意回避复杂的数学原理，而是以一种易于理解的方式进行阐述，并且将这些原理与MATLAB的代码实现无缝衔接。书中从最基础的神经网络概念讲起，逐步深入到各种复杂的网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，并且对于每种网络，都提供了详细的数学推导和MATLAB代码实现。我尤其赞赏书中对于训练过程的详细讲解，包括误差反向传播算法、各种优化器的选择（如SGD、Adam等）以及正则化技术的使用。这些细节对于构建高性能的神经网络至关重要。书中还包含了关于如何利用MATLAB进行数据预处理、特征工程以及模型评估的实用技巧，这让我能够更全面地掌握整个机器学习流程。通过阅读和实践书中的例子，我不仅提升了自己对神经网络理论的理解，更重要的是，我获得了将这些理论知识转化为实际应用的能力。这本书为我提供了一个坚实的起点，让我能够自信地去探索更广阔的AI世界。

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这本书的封面上“MATLAB神经网络应用设计”几个大字，当时就吸引了我。我一直对人工智能领域颇感兴趣，尤其是深度学习的实际应用，而MATLAB作为一款强大的工程计算软件，其在神经网络领域的工具箱一直备受关注。拿到这本书后，我迫不及待地翻阅起来，希望能够从中学习到如何利用MATLAB构建和训练各种神经网络模型，并将其应用于实际问题中。书中理论讲解深入浅出，配合大量的代码示例，让我对如何将抽象的数学模型转化为可执行的程序有了更清晰的认识。从基础的感知机模型，到多层前馈网络，再到更复杂的卷积神经网络和循环神经网络，作者都循序渐进地进行了介绍。特别是关于BP算法的推导和实现，让我对神经网络的学习过程有了更直观的理解。此外，书中还涉及了多种激活函数、损失函数以及优化器的选择和应用，这些都是构建高效神经网络的关键要素。我尤其欣赏书中对数据预处理和模型评估的详细阐述，这部分内容常常被初学者忽略，但对于模型的性能至关重要。通过书中提供的案例，我尝试着将所学知识应用到自己的项目中，虽然过程中遇到了不少挑战，但在作者的指导下，我一步步解决了问题，并最终取得了令人满意的结果。这本书无疑为我打开了通往MATLAB神经网络应用设计的大门，让我能够更加自信地探索和实践人工智能的魅力。

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