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☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall

作者:Simon Haykin

出品人:

页数:842

译者:

出版时间:1998-07-06

价格:USD 125.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780132733502

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• AI
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• 人工智能
• Networks
• 计算机
• NN
• Neural Networks
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• Deep Learning
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• Algorithm
• Data Science
• Supervised Learning
• Unsupervised Learning
• Neural Network Architecture

《深度探索：模式识别的演进》 本书并非一本关于神经网络技术的详尽教程，而是追溯了人类在理解和模拟复杂模式识别能力过程中，跨越不同学科的探索历程。我们并非聚焦于特定算法或其实现细节，而是着眼于那些驱动我们不断寻求模仿和超越生物智能的深层思想火花。 从早期对生物感知的朴素模仿，到统计学中对数据规律的初步挖掘，再到形式逻辑中对推理过程的抽象。《深度探索》将带领读者穿越一系列具有里程碑意义的科学和哲学思想。我们将考察那些试图通过规则系统来解析世界的研究，回顾那些依赖于概率分布来捕捉事物本质的尝试，以及那些致力于构建能够从经验中学习的系统的努力。 本书的第一部分，我们将回到信息处理的黎明时期。在计算机科学尚属新兴领域之时，科学家们是如何思考“智能”的？我们会审视那些早期关于“思考机器”的哲学辩论，以及那些旨在通过人工规则来模仿人类决策过程的符号逻辑方法。这些早期的尝试，虽然在技术上局限于时代，却为后来的发展奠定了重要的概念基础，它们提出的问题，至今仍具有深刻的启发意义。 接着，我们将目光转向统计学领域。在这里，我们看到了从海量数据中提取有意义信息的强大力量。如何衡量相似性？如何量化不确定性？如何从观测到的数据中推断隐藏的规律？本书将探讨那些描述概率模型、统计推断和特征提取的关键思想。我们会接触到那些试图通过数学框架来理解和分类数据的早期模型，以及它们在不同领域——从生物信号分析到社会现象建模——所展现出的潜力。 第三部分，我们将深入探讨“学习”的概念。在许多传统方法中，智能被视为一种预设的知识库或一套固定的规则。然而，真正的智能往往体现在适应和进化的能力上。本书将聚焦于那些关于机器如何从经验中学习的早期探索。我们会回顾那些试图通过调整参数来优化性能的算法，以及那些旨在让系统能够从示例中归纳普遍规律的研究。这些努力，虽然可能与现代的计算架构截然不同，却揭示了学习的核心挑战和本质。 《深度探索》的后续章节将把视野扩展到更广泛的领域。我们将审视认知科学对人类感知和学习机制的洞察，以及心理学如何帮助我们理解信息是如何被加工和组织起来的。这些跨学科的视角，为我们理解智能的复杂性和多样性提供了宝贵的参照。我们并非要构建一个生物大脑的精确复制品，而是要从生物智能的卓越表现中汲取灵感，理解其背后的通用原理。 本书不会深入探讨梯度下降、反向传播或特定的网络结构，因为这些是特定技术实现层面的细节。相反，它关注的是更宏观的图景：人类在解决识别、分类、预测等复杂问题时，所经历的思想演变、概念突破和方法论的转变。我们会看到，正是这些对“理解”和“学习”本质的持续追问，推动着人类不断向前探索。 最终，《深度探索：模式识别的演进》旨在为读者提供一个更广阔的视角，去理解人类如何一步步接近对复杂模式的模拟和理解。这不仅仅是一段技术发展史，更是一部关于人类智慧、好奇心以及不断挑战自我认知的探索史。它将帮助您从更深的层次去思考，是什么构成了智能，以及我们为了捕捉和利用这种智能，进行了怎样的不懈努力。

评分☆☆☆☆☆

神经网络不仅是现在的思维模式，计算机的将来计算模式，还是简单的细胞的运算模式。他们没有真正的思考，而是计算。计算是机器也能够做到的，因此不管人是否理解或者机器是否知道，都可以从容应对。而不知道的事物如此之多，因此不必担心他们会自动的进入圈套。他们不仅是可以...  

评分☆☆☆☆☆

我的研究生课程Neural Networks就是用的本书第二版。因为教授说了，他不喜欢更新的第三版。 感觉本书基本涵盖了神经网络的许多基础部分和重要方面。像Back Propagation， Radial-Basis Function，Self-Organizing Maps，以及single neuron中的Hebbian Learning, Competitive L...  

评分☆☆☆☆☆

原书：Neural Networks and Learning Machines 土豪，注意，这是 Learning Machines, 而不是 Machine Learning 神经网络与学习机会更好。  

评分☆☆☆☆☆

原书：Neural Networks and Learning Machines 土豪，注意，这是 Learning Machines, 而不是 Machine Learning 神经网络与学习机会更好。  

评分☆☆☆☆☆

神经网络不仅是现在的思维模式，计算机的将来计算模式，还是简单的细胞的运算模式。他们没有真正的思考，而是计算。计算是机器也能够做到的，因此不管人是否理解或者机器是否知道，都可以从容应对。而不知道的事物如此之多，因此不必担心他们会自动的进入圈套。他们不仅是可以...  

评分☆☆☆☆☆

对于一本名为《Neural Networks》的书籍，我最看重的莫过于它能否提供一个扎实且易于理解的学习框架。我并非科班出身，但对人工智能的兴趣由来已久，尤其对神经网络这种模拟人脑学习机制的技术深感好奇。这本书的书名简洁明了，直接点出了核心主题，这让我对内容有了明确的预期。我希望书中能够从最基础的概念讲起，比如什么是神经元，什么是连接权重，以及它们是如何协同工作的。更重要的是，我希望它能系统地介绍各种主流的神经网络架构，例如那些在深度学习领域叱咤风云的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们各自的优势和适用场景。此外，一本优秀的教材应该不仅仅停留在理论层面，而是能够引导读者动手实践。如果书中能够提供一些代码示例，最好是使用当下流行的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，那就再好不过了。通过实际操作，我才能更好地理解理论知识，并将其应用于解决实际问题。我期待这本书能够用清晰的语言、生动的比喻和恰当的图示，将复杂的数学原理和算法逻辑化繁为简，让像我一样的初学者也能够轻松入门，逐步建立起对神经网络的深刻认知。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对深度学习充满热情但技术基础相对薄弱的开发者，我一直渴望能找到一本能够系统性地梳理神经网络核心概念的书籍。《Neural Networks》这个书名无疑精准地击中了我的需求点。我期待这本书能够深入浅出地讲解神经网络的构建原理，从最基础的感知机模型，逐步过渡到多层感知机、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等复杂模型。我尤其希望书中能详细阐述反向传播算法的推导过程，并辅以直观的图示和通俗易懂的语言，帮助我克服数学上的难点。同时，如果这本书能够涵盖一些实际应用案例，比如图像识别、自然语言处理、语音识别等领域的经典应用，那将是极大的福利。我渴望了解不同神经网络模型是如何针对特定任务进行设计的，以及它们在实际部署中可能遇到的挑战和解决方案。我不太喜欢那些只讲理论却缺乏实践指导的书籍，所以，如果书中能提供一些代码片段或者项目建议，引导我将所学知识应用于实际项目中，那将是我选择这本书的重要原因。总而言之，我希望这本书能成为我的“启蒙之师”，带领我在这人工智能的广阔天地中，迈出坚实的第一步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当有吸引力，简约而又不失科技感，一眼就能吸引到我这种对人工智能和机器学习领域充满好奇的读者。我一直对神经网络这种“模拟人脑”的技术感到着迷，总觉得它蕴含着无限的可能性，能够解决许多传统算法难以企及的难题。拿到这本书，我第一时间的想法是，它应该能带我深入了解神经网络的底层逻辑，是如何通过层层叠加的神经元进行信息传递和学习的。我非常期待能够学习到关于激活函数、反向传播算法等核心概念的详细解释，并且希望书中能提供一些直观的图示和类比，帮助我理解这些抽象的数学模型。毕竟，对于非科班出身的我来说，理解这些复杂的数学原理可能会有些吃力。这本书的标题直接点明了主题，让我对内容充满了期待，希望能它能像一位经验丰富的向导，带领我在这片浩瀚的神经网络领域中，走出一条清晰的学习路径。我尤其看重书籍在理论讲解之后的实践应用部分，如果能看到一些经典的神经网络模型，比如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等在实际问题中的应用案例，那将是极大的加分项。例如，CNN如何用于图像识别，RNN如何处理序列数据，这些都是我非常感兴趣的方面。总而言之，这本书的出现，恰好满足了我对神经网络知识的渴望，我迫不及待地想翻开它，开始我的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称《Neural Networks》直观地传达了其核心内容，这对我这样一个渴望深入理解人工智能底层逻辑的学习者来说，无疑具有巨大的吸引力。我一直对神经网络那种模仿生物神经系统进行信息处理和学习的能力感到着迷，并对其在解决复杂问题上的强大潜力深感好奇。我期望这本书能够提供一个系统而全面的视角，带领我深入探索神经网络的奥秘。从最基础的神经元模型、激活函数、损失函数，到更复杂的网络结构，如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，我都希望能有详尽的阐述。我尤其希望书中能用清晰易懂的语言和直观的图示，解释反向传播算法等关键的训练机制，帮助我理解模型是如何通过迭代优化来逼近最优解的。此外，我非常重视理论知识与实践应用的结合。如果书中能提供一些实际应用的案例分析，例如在图像识别、自然语言处理或推荐系统中的应用，并展示如何使用常见的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来实现这些模型，那将是极大的加分项。这本书，我期待它能成为我通往神经网络世界的一扇大门，为我打开一个全新的认知维度。

评分☆☆☆☆☆

看到《Neural Networks》这本书，我首先联想到的是它可能蕴含的强大计算能力和人工智能的未来潜力。我一直对机器学习，尤其是神经网络的“黑箱”效应感到好奇，想要探究其内部运作的奥秘。这本书的标题简洁有力，直接指向了核心主题，让我对接下来的内容充满了期待。我希望它能不仅仅是简单地罗列公式和算法，而是能够深入浅出地讲解神经网络的原理，从最基础的神经元模型，到复杂的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。我非常看重书籍的逻辑性和条理性，希望它能提供一个循序渐进的学习路径，让我能够逐步理解神经网络是如何通过层层叠加和非线性变换来提取特征并进行学习的。同时，如果书中能穿插一些经典的实际应用案例，例如图像识别、自然语言处理等，并分析其中神经网络的运用方式，那将是极大的加分项。我希望这本书能够帮助我建立起对神经网络的宏观认识，理解其在现代人工智能技术中的核心地位，并为我后续更深入的学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

经典书籍，神经网络基础入门很细致

评分☆☆☆☆☆

不适合入门，就是数学全面。

评分☆☆☆☆☆

前面几章将神经网络的写得很好！

评分☆☆☆☆☆

前面几章将神经网络的写得很好！

评分☆☆☆☆☆

不适合入门，就是数学全面。