神经网络理论与MATLAB7实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:飞思科技产品研发中心

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:2005-3-1

价格:29.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787121009341

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
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• 机械工业出版社
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《神经网络理论与MATLAB7实现》图书简介 深度解析神经网络的奥秘，驱动智能技术革新 在飞速发展的科技浪潮中，人工智能已成为引领未来的核心驱动力，而神经网络作为人工智能的基石，其重要性不言而喻。本书——《神经网络理论与MATLAB7实现》，正是为深度探索神经网络的理论精髓，并将其付诸实践而精心编著。我们力求以清晰、严谨的态度，揭示神经网络的内在机制，并结合MATLAB 7这一强大而灵活的开发平台，提供一套系统、实用的学习与应用指南。 本书内容概述： 本书从神经网络的基本概念出发，循序渐进地构建起读者对这一复杂而迷人领域的认知。我们首先会深入浅出地介绍构成神经网络的各个核心要素，包括神经元模型、激活函数、网络拓扑结构等，帮助您理解信息如何在网络中流动与转换。 第一部分：神经网络理论基础 神经元模型与激活函数： 我们将详细阐述感知器模型、多层感知器等经典神经元结构，并重点解析Sigmoid、ReLU、Tanh等不同激活函数的特性、优势与应用场景，让您理解它们如何赋予神经网络非线性表达能力。 网络拓扑结构： 从最基础的单层网络，到广泛应用的前馈神经网络（如多层感知器MLP），再到具备强大序列信息处理能力的循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU），我们将逐一剖析不同网络结构的特点、优势以及它们所擅长的任务类型。此外，本书还将触及卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的辉煌成就，介绍其核心的卷积层、池化层等关键组件。 学习算法与优化： 训练神经网络的关键在于有效的学习算法。本书将重点介绍反向传播算法（BP）的工作原理，详尽解析其数学推导过程，并探讨梯度下降及其变种（如SGD、Adam、RMSprop）在神经网络训练中的作用，帮助您理解如何调整网络参数以最小化误差。 关键概念辨析： 我们还将深入探讨过拟合与欠拟合问题，以及正则化（L1、L2）、Dropout等防止过拟合的常用技术。同时，本书也会涉及损失函数的设计原则、评估指标的选择以及数据集的划分与预处理等重要环节。 第二部分：MATLAB 7实现 掌握理论是基础，而熟练运用工具则是关键。本书将以MATLAB 7为载体，带领读者将抽象的神经网络理论转化为具体的代码实现。MATLAB 7作为一款功能强大的数值计算和可视化软件，尤其在工程和科学计算领域享有盛誉。其丰富的工具箱，如神经网络工具箱，为神经网络的建模、训练和仿真提供了便捷的接口。 MATLAB 7基础与神经网络工具箱介绍： 本部分将快速回顾MATLAB 7的基础操作，重点介绍神经网络工具箱的核心功能、常用函数和类，让您快速上手。 基于MATLAB 7构建与训练经典网络： 感知器模型实现： 从最简单的感知器开始，理解线性分类的原理。 多层感知器（MLP）的构建与训练： 演示如何使用MATLAB 7构建MLP，设置层数、节点数、激活函数等参数，并利用反向传播算法进行训练，解决非线性分类与回归问题。 卷积神经网络（CNN）的实现： 介绍如何在MATLAB 7中构建CNN，包括卷积层、池化层、全连接层的配置，以及在图像识别等任务上的应用示例。 循环神经网络（RNN）及变体实现： 演示如何使用MATLAB 7实现RNN，并探讨LSTM、GRU等更复杂的循环结构，应用于序列预测、文本处理等场景。 模型评估与调优： 在MATLAB 7环境中，我们将展示如何利用工具箱提供的功能对训练好的模型进行性能评估，包括绘制学习曲线、计算准确率、绘制混淆矩阵等。同时，也将指导您如何根据评估结果对模型进行调优，例如调整学习率、改变网络结构、尝试不同的优化器等。 案例分析与实战项目： 为巩固所学理论与实践技能，本书将精心设计一系列贴近实际应用的案例。这些案例涵盖了图像分类、回归预测、时间序列分析等多个领域，通过实际的MATLAB 7代码实现，帮助读者更直观地理解神经网络在解决真实世界问题中的强大能力。例如，我们将通过一个具体的图像识别项目，引导读者从数据准备、模型设计、训练部署到最终评估的完整流程。 本书特色： 理论与实践的深度融合： 本书将神经网络的理论知识与MATLAB 7的实际操作紧密结合，确保读者在理解核心概念的同时，也能掌握将其转化为可执行代码的能力。 循序渐进的学习路径： 内容设计由浅入深，从基础概念到高级模型，再到实际应用，层层递进，适合不同基础的读者。 丰富的MATLAB 7代码示例： 提供大量可运行、可调试的代码，方便读者对照学习，快速上手。 贴近实际应用的案例分析： 通过真实场景的案例，帮助读者理解神经网络的价值与应用潜力。 专注MATLAB 7平台： 深入挖掘MATLAB 7在神经网络领域的强大功能，为读者提供高效的学习和开发环境。 目标读者： 本书适合于计算机科学、人工智能、机器学习、模式识别、信号处理、自动化控制等领域的学生、研究人员、工程师以及对神经网络技术感兴趣的初学者。无论您是希望深入理解神经网络原理，还是希望利用MATLAB 7进行智能系统开发，本书都将是您宝贵的参考。 开启您的智能探索之旅： 掌握神经网络技术，就是掌握未来。本书将为您搭建一座通往人工智能殿堂的坚实桥梁。通过学习本书，您将不仅能够深刻理解神经网络的运行机制，更能熟练运用MATLAB 7这一强大的工具，将理论付诸实践，驱动智能技术的革新。立即翻开《神经网络理论与MATLAB7实现》，开启您的深度智能探索之旅！

评分☆☆☆☆☆

神经网络不能够迅速处理一些重要的信息，因此没有发展到极限，如果到了那里，神经就具有了意识，也就成了一个完整的人的雏形。神经网络不仅能够根据不同的环境做出自己的判断，还能够适应不同的环境，因此可以具有不同的支点，因此可以构成二维模或者膜。因此才有了复解...

评分☆☆☆☆☆

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神经网络不能够迅速处理一些重要的信息，因此没有发展到极限，如果到了那里，神经就具有了意识，也就成了一个完整的人的雏形。神经网络不仅能够根据不同的环境做出自己的判断，还能够适应不同的环境，因此可以具有不同的支点，因此可以构成二维模或者膜。因此才有了复解...

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算智能领域充满好奇的业余爱好者，平日里喜欢阅读一些技术书籍来充实自己。当我看到《神经网络理论与MATLAB7实现》这本书时，我被其涵盖的理论和实践双重内容所吸引。我希望能在这本书中学习到神经网络是如何模拟人类大脑的思考过程的，以及如何利用这些模型来解决一些实际问题。比如，我想了解一些经典的神经网络模型，如感知机、BP神经网络以及一些关于联想记忆网络或自组织映射网络的理论。同时，我也期望书中能够提供一些易于理解的MATLAB7代码示例，让我能够亲手去实现和调试这些模型。我理想中的书籍应该能够在我阅读理论部分时，提供相应的代码来验证和加深理解，反之亦然。这本书确实触及了一些神经网络的基本概念，但对于我这样希望从基础逐步深入的读者来说，一些更直观的解释和更详尽的实践指导，可能会让学习过程更加流畅和高效。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《神经网络理论与MATLAB7实现》，光看书名就觉得很有分量，作为一名对人工智能领域充满好奇的读者，我满怀期待地翻开了它。然而，在细致阅读之后，我发现这本书的内容似乎并没有完全覆盖到我个人最关注的几个方面。首先，我对深度学习的最新进展，比如Transformer模型在自然语言处理领域的突破性应用，以及生成对抗网络（GAN）在图像生成上的惊艳表现，一直有着浓厚的兴趣。我希望能在这本书中找到对这些前沿技术的理论深度剖析，以及如何在MATLAB7环境中进行具体实现的指导。然而，经过一番探索，我发现书中在这些方面的论述相对有限，更多地聚焦于传统的神经网络模型，如多层感知机、径向基函数网络等。虽然这些基础模型同样重要，但对于希望紧跟技术潮流的我来说，未能深入探讨最新的模型架构和训练技巧，确实留下了些许遗憾。我期待的不仅是理论的阐述，更是能够指导我解决实际问题的代码示例，特别是在处理大规模数据集和复杂模型时，MATLAB7提供的优化策略和高效实现方式，是我非常想学习的部分。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据科学和机器学习充满热情的学生，我一直致力于扩展我的工具箱。MATLAB7因其在工程计算领域的强大能力而备受关注，而神经网络作为其重要的应用分支，更是我学习的重点。我希望通过阅读《神经网络理论与MATLAB7实现》，能够系统地掌握神经网络的基本理论，并熟练运用MATLAB7进行模型开发。具体来说，我非常感兴趣的是书中关于如何设计和评估神经网络的章节，比如如何选择合适的激活函数，如何进行正则化以避免过拟合，以及如何使用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。我尤其期待书中能够提供一些针对特定问题的案例研究，例如如何使用神经网络进行时间序列预测，或者如何构建一个简单的推荐系统。虽然本书对理论和MATLAB7的结合进行了一些尝试，但我感觉在理论的深度和实践的广度上，还可以有更大的提升空间，能够涵盖更多实际应用中的挑战和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有着一定神经网络基础的研究者，我的研究方向涉及到模式识别和图像处理。在工作中，我经常需要将理论模型转化为可执行的算法。因此，我非常关注神经网络的实际实现细节，以及如何在MATLAB7这样的专业工具中高效地运用它们。我曾期待在这本《神经网络理论与MATLAB7实现》中，能够找到一些关于如何优化模型结构、提高训练效率、以及如何处理高维数据等方面的深入讨论。例如，对于图像识别任务，我希望能看到卷积神经网络（CNN）的详细讲解，包括不同层级的结构、卷积核的设计、池化操作的原理，以及如何在MATLAB7中构建和训练一个CNN模型。此外，对于像支持向量机（SVM）这样虽然不是严格意义上的神经网络，但常常与神经网络结合使用的算法，我也希望能在这本书中看到一些介绍和MATLAB7的实现方法。这本书确实提供了一些关于基础神经网络的实现，但对于更复杂的模型和更高级的优化技巧，我认为还可以有更进一步的拓展。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初学者，我对神经网络的原理充满了求知欲，尤其是在实际操作层面。这本书《神经网络理论与MATLAB7实现》的名字吸引了我，因为它承诺将理论与实践相结合。我一直希望能够通过学习，理解神经网络是如何学习并做出决策的。例如，我想知道梯度下降算法是如何工作的，反向传播算法的具体步骤是怎样的，以及如何通过调整权重和偏置来优化模型的性能。我特别希望书中能有详细的数学推导，能够让我一步步地理解公式背后的逻辑，而不是仅仅停留在概念层面。同时，我也期待书中能够提供清晰的MATLAB7代码示例，能够让我跟着操作，甚至能够修改参数，观察不同参数设置对模型训练结果的影响。比如，如何构建一个简单的全连接网络，如何加载和预处理数据，如何训练模型并评估其准确率。这本书在这方面提供了一些基础的指导，但对于新手来说，可能还需要更多从零开始的、更细致的讲解，涵盖更多典型的应用场景，以便我能够更好地将理论知识转化为实际动手能力。

评分☆☆☆☆☆

过时了

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有点烂，搞培训用的吧？

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凑合

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有点烂，搞培训用的吧？

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