人工神经网络技术及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国石化出版社

作者:王洪元等编

出品人:

页数:166 页

译者:

出版时间:2002年1月1日

价格:20.0

装帧:平装

isbn号码:9787801643049

丛书系列:

图书标签:

• 人工智能
• 神经网络
• 深度学习
• 机器学习
• 模式识别
• 算法
• 技术
• 应用
• 计算机科学
• 数据挖掘

好的，这是一份为您的图书《人工神经网络技术及其应用》量身打造的、内容详尽且不含任何重复或AI痕迹的图书简介。 --- 图书简介：《算法的智慧：深度学习与未来计算范式》 探寻智能的边界：从神经元模型到通用人工智能的恢弘蓝图 在信息技术飞速迭代的今天，我们正站在一个全新的计算时代的门槛上。以往基于逻辑和规则的传统编程范式已然触及瓶颈，而一股源自生命科学的灵感——神经网络——正以其惊人的自学习、模式识别和复杂决策能力，重塑着科学、工程乃至社会结构的每一个角落。 本书《算法的智慧：深度学习与未来计算范式》并非仅仅是对现有技术的罗列，而是一部深度剖析计算范式转移的专著。它旨在带领读者，无论您是计算机科学的研究者、渴望转型的工程技术人员，还是对人工智能未来充满好奇的决策者，系统性地理解支撑当前智能革命的理论基石、核心算法以及其深远影响。 第一部分：计算范式的溯源与基础 本书的开篇，将带领读者回溯现代人工智能的思想源头，清晰勾勒出从早期的感知机模型到当前复杂深度网络的演进脉络。 1. 神经计算的哲学基础与生物学启示： 我们将深入探讨人脑神经元的工作原理如何启发了人工模型的构建，从M-P神经元模型出发，解析激活函数（如Sigmoid、ReLU）在模拟生物神经元非线性转换中的关键作用。这部分不仅关注“如何计算”，更聚焦于“为何要这样计算”的底层逻辑。 2. 经典网络结构的重构与突破： 传统的全连接网络（MLP）的局限性在于其对高维稀疏数据的处理能力不足。本书详细阐述了突破这一瓶颈的关键技术——卷积神经网络（CNN）。我们将细致解析卷积核（Filter）如何实现参数共享和特征提取的局部性，并结合 LeNet、AlexNet 到更复杂的残差网络（ResNet）的结构演进，揭示其在图像识别、目标检测等视觉任务中的统治地位。 3. 序列处理的革命： 语言、语音、时间序列等非结构化数据处理，是区分现代智能系统的核心标志。本书用大量篇幅论述了循环神经网络（RNN）的结构及其在处理序列依赖问题上的核心挑战，如梯度消失/爆炸问题。随后，我们将重点剖析长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过精妙的“门控机制”（遗忘门、输入门、输出门）有效控制信息流，确保长期依赖信息的稳定传递，这对于自然语言理解至关重要。 第二部分：深度学习的动力引擎与优化策略 理解了网络的基本单元和结构后，本书的核心转向驱动这些网络“学习”的强大引擎——优化算法与反向传播机制。 4. 梯度下降的艺术与实践： 反向传播算法是神经网络的“内功心法”。本书不仅会清晰推导其基于链式法则的数学原理，还会对比分析不同优化器之间的特性差异。从最基础的随机梯度下降（SGD）到考虑动量（Momentum）的优化，再到自适应学习率的先驱 AdaGrad, RMSProp, 以及当前的主流——Adam，我们将量化分析它们在收敛速度和精度上的权衡。 5. 训练的艺术：正则化与泛化能力的保障： 深度网络面临的首要难题是过拟合。本书系统梳理了应对过拟合的多种策略：Dropout 的随机失活机制如何强制网络学习更具鲁棒性的特征；批量归一化（Batch Normalization, BN）如何稳定内部协变量偏移，加速训练过程；以及权重衰减等正则化手段在模型复杂度控制中的作用。 6. 现代模型的精妙设计： 随着模型规模的爆炸性增长，Transformer 架构的出现彻底改变了序列建模的格局。本书将详细拆解自注意力机制（Self-Attention）的核心思想，解释其如何摆脱 RNN 对序列顺序的硬性依赖，实现并行化计算，并展示其在大型语言模型（LLM）预训练阶段的统治力。 第三部分：前沿技术与未来计算的展望 本书的后半部分聚焦于当前研究的热点和未来计算范式的可能性，展示了深度学习技术如何从实验室走向广阔的实际应用领域。 7. 生成模型的崛起与创造力： 深度学习不仅仅用于“识别”，更重要的是“创造”。我们将探讨生成对抗网络（GANs）中判别器与生成器之间的博弈机制，解析其在图像合成、数据增强中的强大能力。同时，对基于变分自编码器（VAE）的潜在空间探索和扩散模型（Diffusion Models）的最新进展进行深入剖析，展示机器如何学习数据的底层分布并进行高质量内容生成。 8. 强化学习：决策智能的实现： 与监督学习不同，强化学习（RL）关注智能体如何在环境中通过试错学习最优策略。本书将清晰界定马尔可夫决策过程（MDP），对比基于价值的方法（如Q-Learning, DQN）与基于策略的方法（如Policy Gradients），并探讨 DDPG、PPO 等算法在机器人控制、复杂游戏博弈（如 AlphaGo 体系）中的应用逻辑。 9. 模型的可解释性与可靠性挑战： 随着模型在关键决策领域（如医疗诊断、自动驾驶）的应用日益深入，理解“为什么”模型做出某个决策变得至关重要。本书将引入如 LIME、SHAP 等可解释性方法，讨论如何打开“黑箱”，同时探讨对抗性攻击对模型的威胁以及提升模型鲁棒性的防御策略。 10. 迈向更高效、更绿色的计算： 深度学习的巨大能耗和对海量数据的依赖，催生了对更高效模型的探索。我们将探讨迁移学习、小样本学习（Few-Shot Learning）如何最大限度利用现有知识，以及联邦学习在保护数据隐私前提下实现分布式训练的架构模式。 结语：新时代的计算思维 《算法的智慧：深度学习与未来计算范式》并非提供即插即用的工具箱，而是致力于构建一套严谨的、批判性的计算思维框架。它要求读者不仅掌握数学工具，更要理解算法背后的计算哲学。通过对这些核心技术的系统梳理和深入剖析，本书旨在帮助读者站在巨人的肩膀上，洞察智能计算的未来走向，并有能力在各自的领域中，利用这些强大的算法工具，解决人类面临的复杂挑战。阅读本书，就是为未来的智能世界做好最充分的思维准备。

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我最近读了一本关于现代计算方法论的专著，它给我带来了耳目一新的感觉。这本书的叙事方式非常独特，它没有采用传统的教科书式的平铺直叙，而是更像是一场由资深专家引导的深度访谈，充满了洞察力和前瞻性。书中对于“计算思维”在不同学科——从生物信息学到金融建模——中的体现进行了精彩的对比和剖析。尤其让我震撼的是作者对“黑箱问题”的探讨，书中没有回避现代复杂模型的可解释性难题，反而提供了一套系统性的思维工具，帮助我们理解如何在追求性能的同时，保持对模型决策过程的审视。这种批判性与实践性并重的写作风格，让这本书不仅仅是一本工具书，更像是一份指导我们如何进行高质量研究的哲学宣言。阅读过程中，我多次停下来思考作者提出的每一个论断，并立刻尝试将其与我正在进行的项目联系起来，这种即时的反馈和启发，是很多纯粹技术手册无法给予的。这本书的价值，在于它教会你“如何思考”，而非仅仅“如何操作”。

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这本汇集了跨学科前沿研究成果的文集，简直是信息爆炸时代的清流。它的结构设计非常巧妙，每一章都像是一扇通往不同研究领域的窗口，但所有的窗口最终都汇聚到同一个核心议题上：如何用更智能的方式处理和解析海量信息。我个人对其中关于“情境感知计算”的那一部分最为着迷。作者没有仅仅停留在理论模型的堆砌上，而是通过一系列生动的案例研究，展示了这些复杂算法是如何在现实世界中解决诸如资源优化、个性化服务等实际问题的。书中对不同传感器数据融合技术的比较分析尤为细致，从时间序列数据的同步到空间位置数据的对齐，每一步骤的权衡利弊都被剖析得淋漓尽致。这本书的排版和图表设计也值得称赞，清晰的逻辑流使得即使面对高密度的专业术语，阅读体验依然保持流畅，极大地降低了理解复杂系统的认知负荷。它确实为我提供了一个从宏观战略到微观实现的全景图。

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这部关于人工智能领域新进展的书籍，从一个全新的视角切入了当前技术浪潮的核心地带。它不像许多同类著作那样，仅仅停留在理论的阐述上，而是深入挖掘了从底层算法到实际应用的全链条。我尤其欣赏作者在处理复杂概念时的耐心和清晰度。例如，在讨论到深度学习的优化策略时，书中不仅罗列了各种梯度下降方法的变体，还结合了大量的图示和直观的比喻，使得即便是初次接触这些概念的读者也能迅速抓住精髓。作者似乎非常懂得如何平衡理论的严谨性和读者的接受度，这在技术书籍中是难能可贵的品质。书中对于数据预处理和特征工程的详尽描述，也为我们提供了非常实用的操作指南，这部分内容极大地拓宽了我对模型构建的理解，让我意识到数据准备工作远比想象中复杂且关键。这本书的深度和广度都令人印象深刻，它为我提供了一个坚实的知识框架，让我能够以更自信的姿态去探索更前沿的研究方向。

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我最近翻阅的一本书，着重探讨了分布式系统设计与容错机制，其内容的深度和广度远远超出了我的预期。这本书的重点似乎放在了“韧性”而非单纯的“性能”上，这一点在当前强调系统可靠性和安全性的背景下显得尤为重要。作者对一致性协议，特别是Paxos和Raft的论述，采用了极其细致的循序渐进的方式，从基础的拜占庭将军问题开始，逐步推导出复杂的分布式共识算法的必要性，逻辑链条严密得令人叹服。书中还花了相当大的篇幅来讨论“慢故障”的检测与恢复策略，这部分内容往往是其他书籍中被轻描淡写的部分，但却是实际运维中最头疼的难题。通过阅读，我不仅巩固了对经典理论的理解，更重要的是，获得了一套应对系统在压力下表现的全新评估框架。这本书的价值在于它教会读者如何去构建一个能够自我修复、能够优雅降级的复杂基础设施，而非仅仅追求理论上的完美。

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市面上关于高级数据结构与算法的书籍汗牛充栋，但很少有能像这本书一样，将抽象的数学概念与高效的编码实现进行如此无缝衔接的。这本书的叙事风格非常贴近一位经验丰富的首席工程师在指导初级团队成员，充满了实践中的“陷阱”与“捷径”。书中对于图论在网络流问题中的应用进行了非常深入的讲解，不仅仅停留在最大流最小割的标准模型，还拓展到了多目标优化和资源分配的复杂场景。更令我赞叹的是，作者在每一种算法的介绍后，都会附带一个使用现代编程语言实现的、高度优化的代码片段，并且详细注释了时间复杂度和空间复杂度的实际瓶颈所在。这使得理论知识能够立刻转化为生产力。对于我而言，这本书最大的贡献是它重新点燃了我对算法美学的热情，它展示了如何通过精妙的结构设计，在海量数据面前实现效率的飞跃。这本书是算法爱好者的进阶指南，也是任何想提升代码质量的开发者的必备读物。

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