人工神经网络原理及仿真实例 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:高隽

出品人:

页数:247

译者:

出版时间:2003-8

价格:23.00元

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isbn号码:9787111125914

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《深邃的模仿：脑科学前沿与计算神经科学的交汇》 本书旨在探索人脑结构的复杂性及其工作机制，深入剖析神经元、突触、神经网络等基本构成单元，并在此基础上，引出现代计算神经科学领域的前沿研究成果。我们并非要模仿或复制生物神经网络的完整功能，而是力求从生物学的观察出发，理解信息是如何在复杂的生物系统中传递、处理和储存的，从而为更先进的计算模型提供理论基础与启发。 第一部分：脑科学的奥秘——理解生物神经网络的基石 在本书的第一部分，我们将带您走进令人着迷的脑科学世界。首先，我们会从宏观视角审视大脑的整体结构，了解不同脑区的功能划分与相互联系，例如皮层、海马体、基底神经节等。接着，我们会聚焦于构成大脑最基本功能单位——神经元。我们将详细介绍神经元的结构，包括细胞体、树突、轴突和突触，并阐述动作电位的产生与传播机制，这是神经信号传递的根本。 紧随其后，我们将深入探讨突触的运作原理。突触作为神经元之间信息传递的关键节点，其可塑性——也就是我们常说的学习和记忆的生物学基础——是本书关注的重点。我们将介绍不同类型的突触，以及突触传递过程中涉及的化学递质和受体。同时，我们还会讨论神经递质的释放、再摄取等过程，以及这些过程如何影响神经信号的强度和持续时间。 此外，我们还会探讨神经元网络的组织方式。从局部回路到大规模神经网络，我们将分析不同规模的网络结构如何实现复杂的计算任务。我们将介绍兴奋性与抑制性神经元的相互作用，以及这些相互作用如何产生节律性活动和信息编码。这一部分的内容将为理解生物系统如何进行并行处理、分布式计算以及信息表征打下坚实的生物学基础。 第二部分：计算的蓝图——脑科学启发下的计算模型 在第一部分对生物神经网络有了深入的理解之后，本书的第二部分将把视角转向计算领域。我们并非直接构建生物神经网络的仿真系统，而是要从脑科学的观察中提取出核心的计算原理，并探讨这些原理如何被应用于设计更高效、更具泛化能力的计算模型。 我们会从信息编码的角度切入。生物神经系统如何用一组神经元的放电模式来代表一个概念、一个场景或一个指令？我们将讨论不同形式的信息编码，如速率编码、相位编码、群体编码等，并探讨它们在处理信息时的优势。这些编码方式为我们在设计计算模型时如何表示和处理信息提供了重要的参考。 随后，我们将探讨学习和适应的机制。生物大脑能够通过经验不断调整其连接强度和结构，这使得个体能够学习新技能并适应不断变化的环境。我们将介绍一些与生物学习机制相关的计算模型，这些模型旨在模拟神经元网络如何通过调整连接权重来“学习”目标函数。我们将重点讨论一些非监督学习和强化学习的思想，这些思想往往能够从生物系统的学习策略中获得灵感。 更重要的是，我们将讨论大脑如何实现强大的模式识别能力，以及如何进行有效的特征提取。生物系统能够识别复杂且多样化的模式，即使在信息不完整或有噪声的情况下也能准确识别。我们将探讨一些计算模型，它们试图模仿生物系统中的局部处理、层次化特征提取以及联想记忆等机制，以实现更鲁棒的模式识别和信息检索。 最后，本部分将简要介绍一些在计算神经科学领域中受到生物学启发的通用计算框架。这些框架并不直接模拟某个具体的生物神经网络，而是提炼出生物系统在信息处理中的一些普适性原理，例如分布式表示、稀疏编码、能量函数优化等，并将其应用于设计通用的计算模型，以解决诸如模式识别、信号处理、决策制定等问题。我们将强调，这些计算模型的构建，其核心在于理解和应用生物信息处理的“逻辑”，而非仅仅模仿其“结构”。 第三部分：跨越鸿沟——脑科学与计算科学的对话 本书的第三部分将是对前两部分内容的升华与展望。我们旨在强调脑科学的深入洞察如何为计算科学带来革命性的突破，反之亦然。计算模型的反馈也能反过来帮助我们更好地理解大脑。 我们将讨论脑科学研究中的实验方法和数据分析技术，例如电生理记录、脑成像技术（fMRI, EEG等）以及计算建模在这些研究中的作用。这些技术为我们提供了大量关于大脑工作机制的宝贵数据，而计算模型则能够帮助我们对这些数据进行解释和预测。 接着，我们将探讨当前计算神经科学领域面临的挑战与机遇。例如，如何有效地处理高维度的神经数据，如何构建能够进行长期、自主学习的智能系统，以及如何设计出更易于理解和控制的复杂计算模型。我们将强调，这些挑战的解决，离不开脑科学提供的深刻洞见。 本书的最终目的，是希望通过深入剖析大脑的运作原理，并将其与计算科学的创新思想相融合，为读者提供一个理解复杂系统信息处理的全新视角。我们关注的是“如何思考”和“如何处理信息”的内在逻辑，而非直接的“如何建造”一个与人脑完全相同的系统。通过这样的探索，我们期待能够启发更多关于通用智能、计算原理以及生命体信息处理本质的深刻思考。

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http://ebook.manboo.info/2006/10/24/artificial-neural-networks-and-simulation.html

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作为一名计算机科学专业的学生，我对人工智能一直抱有浓厚的兴趣，特别是神经网络作为人工智能领域的核心技术，更是我学习的重点。我在课堂上接触过一些神经网络的基础知识，但总感觉不够深入，而且缺乏实际的动手实践经验。《人工智能神经网络原理及仿真实例》这本书的名字立刻吸引了我，它承诺了“原理”的深入讲解和“仿真实例”的实践指导，这正是目前我最迫切需要的。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，循序渐进地引导我走进神经网络的世界。从最基本的神经元模型、感知机，到多层感知机（MLP），再到更复杂的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），我期望书中能够清晰地阐述每种模型的数学原理、结构特点以及它们在不同问题上的适用性。更令我期待的是“仿真实例”部分，我希望书中能提供一系列完整的代码实现，最好是使用当前主流的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，并配以详实的注释和讲解。我想看到如何从数据预处理、模型构建、参数设置到训练、评估和调优的完整流程。例如，书中是否会提供如何训练一个简单的图像分类器，或者如何构建一个文本生成模型？这些具体的实例将帮助我将理论知识转化为实践技能，并培养解决实际问题的能力。

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作为一名资深的软件工程师，我一直密切关注着人工智能领域的发展，尤其是深度学习技术近年来取得的飞速进步，让我对神经网络产生了浓厚的兴趣。《人工智能神经网络原理及仿真实例》这本书的标题，立刻吸引了我的目光，因为它承诺了理论与实践的结合，这正是我在技术学习中一直追求的。我设想，这本书会深入浅出地讲解神经网络的核心原理，例如各种激活函数的特性、损失函数的设计、优化算法的演进，以及不同网络架构（如CNN、RNN、Transformer）的优势与劣势。我希望书中不仅能够提供这些理论上的深度，更能通过“仿真实例”将这些抽象概念落地。我期待书中能包含一些具有代表性的应用场景，并提供完整的、可运行的代码实现。例如，书中是否会演示如何构建一个用于图像分类的卷积神经网络，或者一个用于序列数据处理的循环神经网络？我更希望这些实例能够贴近实际工程应用，展示如何处理真实世界的数据，如何进行模型调优以获得更好的性能，以及如何进行模型的部署。能够看到具体的代码实现，并理解其中的工程细节，这将极大地帮助我将学习到的理论知识转化为解决实际工程问题的能力。

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这本书的封面设计非常吸引人，简洁却不失专业感，深蓝色的背景搭配着金色的标题，仿佛预示着知识的深度和价值。我是一个初入人工智能领域的研究生，对于神经网络的理论基础和实际应用都充满了好奇。在选择入门书籍时，我看了不少推荐，最终被这本书的名字所吸引。《人工智能神经网络原理及仿真实例》——这个名字本身就承载了丰富的知识信息，既有理论的深度，又有实践的可行性，这正是我所需要的。我了解到这本书会详细讲解神经网络的各种模型，从最基础的感知机到复杂的深度学习网络，会一步步地剥离出其背后的数学原理和算法逻辑。这对于我来说是至关重要的，因为很多时候，只看代码实现而缺乏理论支撑，就像是在没有地图的情况下进行探险，容易迷失方向。我尤其期待书中关于“仿真实例”的部分，理论的学习固然重要，但更需要通过实际操作来加深理解，将抽象的概念具象化。我希望书中能提供一些经典的仿真案例，并附带详细的代码实现和调试过程，这样我就可以跟着书中的步骤，亲手搭建和训练神经网络，观察它们的学习过程，从而真正掌握神经网络的精髓。同时，我也期望书中能对不同应用场景下选择哪种神经网络模型做出指导，比如在图像识别、自然语言处理等领域，如何根据任务特点选择最合适的网络结构。

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我是一名在校的电子信息工程专业的学生，对人工智能的潜在应用前景非常着迷，尤其对神经网络在模式识别、数据分析等领域的强大能力感到好奇。在查找相关学习资料的过程中，《人工智能神经网络原理及仿真实例》这本书的名字引起了我的注意，因为它似乎能够提供一个全面而系统的学习路径。我理解，要真正掌握神经网络，不仅仅需要理解其抽象的数学模型，更需要通过实际操作来感受其“学习”的过程。因此，我非常看重书中的“仿真实例”部分。我希望书中能从最基础的神经网络概念开始，例如神经元的工作原理、激活函数的选择、反向传播算法等，为我打下坚实的理论基础。然后，我期待能够通过书中提供的仿真实例，亲手搭建和训练各种不同类型的神经网络。例如，书中是否会展示如何使用Python语言结合NumPy、TensorFlow或PyTorch等库，来实现一个简单的手写数字识别系统，或者一个基本的文本情感分析模型？我希望这些实例能够覆盖从数据准备、模型构建、训练优化到结果评估的完整过程，并且代码清晰易懂，能够帮助我理解每一个步骤背后的逻辑。

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我是一名对机器学习充满热情的业余爱好者，平时喜欢在工作之余钻研相关的技术。最近，我一直在关注人工智能的最新进展，尤其是神经网络在各个领域的突破性应用，着实让我感到震撼。在一次偶然的机会，我发现了《人工智能神经网络原理及仿真实例》这本书，它的名字立刻引起了我的兴趣。我一直认为，学习一项新技术，尤其是像神经网络这样复杂的领域，理论和实践缺一不可。而这本书恰好满足了我的需求——它不仅要讲解“原理”，更要提供“仿真实例”。我设想，书中可能会从神经网络的基本概念讲起，比如神经元的结构、激活函数、权重的更新机制等，然后逐步深入到更复杂的网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及近年来大放异彩的Transformer模型。更重要的是，我对“仿真实例”部分充满期待，希望书中能够提供实际的代码示例，例如使用Python语言和TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，来构建和训练一些经典的神经网络模型。我渴望看到如何将这些理论知识转化为可执行的代码，并能看到模型在实际数据集上进行训练和预测的效果。例如，书中是否会包含图像分类、文本生成或者简单的强化学习的实例？这些都是我非常感兴趣的应用方向，如果书中能够涵盖，那将大大提升学习的乐趣和效率。

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太无趣了这本书，虽然大概知道他在说什么。

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wlin 我对不起你。。。

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