具体描述
《人工神经网络导论》依照简明易懂、便于软件实现、鼓励探索的原则介绍人工神经网络。内容包括：智能系统描述模型，人工神经网络方法的特点；基本人工神经元模型，人工神经网络的基本拓扑特性，存储性能及学习；感知器与线性不可分问题，Ifcc学习律，Efmub规则；CQ算法及其原理分析，算法改进讨论；对传网的结构及其运行，对传网的初始化与训练算法；统计网络的训练与收敛性分析；Ipgjqfme 网络及稳定性，Boltzmann 机；双联存储网络的结构及训练；BSU 模型的结构分析与实现。
《人工神经网络导论》适合于研究生和本科高年级学生使用，也可供有关学生、科技人员参考。
作者简介
目录信息
读后感
我不怎么推荐 用这本书作为 神经网络的 入门教程，书中对原理性的内容没有解释，也没有指明出处。使得看的时候不知所云。对于想真正了解神经网络模型的背后真正的原理，本书做得不够。 但是，书的前三章，对神经网络的概述 还是很好的，很准确，也很简练。后面章节的...
评分我不怎么推荐 用这本书作为 神经网络的 入门教程，书中对原理性的内容没有解释，也没有指明出处。使得看的时候不知所云。对于想真正了解神经网络模型的背后真正的原理，本书做得不够。 但是，书的前三章，对神经网络的概述 还是很好的，很准确，也很简练。后面章节的...
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评分我不怎么推荐 用这本书作为 神经网络的 入门教程，书中对原理性的内容没有解释，也没有指明出处。使得看的时候不知所云。对于想真正了解神经网络模型的背后真正的原理，本书做得不够。 但是，书的前三章，对神经网络的概述 还是很好的，很准确，也很简练。后面章节的...
用户评价
作为一名对人工智能领域充满好奇的新手，《人工智能神经网络导论》这本书宛如一盏指路明灯，为我打开了通往神经网络奇妙世界的大门。我并非技术科班出身，但作者却能用一种令人意想不到的清晰与简洁，将那些原本听起来异常复杂的概念娓娓道来。书中对于神经网络基本结构的阐述，比如神经元的工作原理、激活函数的选择以及层与层之间的连接方式，都通过生动的比喻和直观的图示，让我能够轻松理解。特别让我印象深刻的是，作者并没有一开始就抛出深奥的数学公式，而是循序渐进地引入，仿佛在带领我一步步攀登一座知识的高峰，每一步都踩得扎实，每一步都能看到更开阔的风景。我尤其喜欢书中关于“学习”过程的描述，它用一种近乎拟人的方式解释了神经网络如何通过反复试错来优化自身，这让我对机器学习的本质有了更深刻的体会。读完这部分，我不再觉得神经网络是冰冷的机器，反而感受到一种“成长”的生命力。此外，书中对不同类型神经网络的介绍，例如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络，也让我初步认识到它们各自独特的优势和适用场景，为我日后深入学习打下了坚实的基础。这本书的语言风格非常亲切，没有让人望而生畏的学术腔调，而是像一位经验丰富的老师在耐心地解答你的每一个疑问，让我在轻松愉快的阅读体验中，获得了宝贵的知识。
评分我是一名正在攻读相关专业的研究生，在接触了大量的专业文献后，我仍然觉得《人工智能神经网络导论》这本书提供了一种非常独特的视角。与许多侧重于算法细节和数学证明的书籍不同，这本书更强调神经网络的“直觉”和“思想”。作者通过大量的图示和类比，帮助我将那些抽象的概念具象化，例如，将神经网络的层级结构比作大脑的皮层，将权重调整的过程比作人类的学习过程。这种方式让我能够从一个更深层次去理解神经网络的本质，而不是仅仅停留在表面。书中对不同神经网络模型（如CNN、RNN、LSTM）的介绍，虽然没有深入到每一个数学公式的推导，但却清晰地阐述了它们各自的设计理念和核心思想，以及为什么它们能够解决特定类型的问题。我特别喜欢书中关于“黑箱”问题的探讨，作者并没有回避神经网络的复杂性和不可解释性，而是引导我们思考如何才能更好地理解和控制这些模型，这对于我今后的研究方向非常有启发。这本书的写作风格非常严谨，但同时又不失趣味性，能够激发读者的探索欲望。它不是那种看完就忘的书，而是会让你在脑海中留下深刻的印象，并在未来的学习和研究中反复回味。
评分对于我这样一个在非技术岗位工作，但又渴望理解人工智能核心技术的人来说，《人工智能神经网络导论》这本书简直是雪中送炭。它没有把我淹没在海量的算法细节和专业术语中，而是用一种更加宏观的视角，引领我认识神经网络的“前世今生”和“未来发展”。书中并没有深入到每一个激活函数或优化器的具体数学推导，而是将重点放在了神经网络的整体架构、设计思想以及它们如何解决现实世界的问题。我非常欣赏书中对于“理解”的强调，作者似乎时刻在提醒我，我们学习神经网络，最终是为了解决问题，而不是为了记住公式。通过书中丰富且贴近实际的案例分析，我能够清晰地看到神经网络是如何被用来分析海量数据、提取隐藏模式，并最终做出智能决策的。比如，书中对推荐系统背后神经网络的阐述，让我茅塞顿开，原来那些“猜你喜欢”的背后，有着如此精妙的算法支撑。此外，书中对神经网络发展历程的简要回顾，也让我对整个领域有了更深刻的认识，了解了它是如何一步步发展到今天的。这本书的语言风格非常流畅，避免了技术书籍常见的枯燥感，读起来更像是和一位资深的从业者在进行一次深入的交流，让人受益匪浅。
评分作为一个对机器学习领域充满热情但缺乏实践经验的爱好者，《人工智能神经网络导论》这本书无疑是一本极具价值的入门读物。它巧妙地回避了那些让初学者望而却步的晦涩数学推导，转而用一种更侧重于“概念理解”和“应用场景”的方式来介绍神经网络。我最喜欢的是书中将抽象概念具象化的能力，比如，作者用一个非常生动的比喻来解释“梯度下降”的过程，让我这个对微积分并不熟悉的读者也能轻易领会其核心思想。书中对于不同类型神经网络的讲解，也并不是简单地罗列模型名称，而是结合实际案例，解释了它们为什么能够解决特定的问题。例如，在介绍卷积神经网络时，作者详细分析了它在图像识别领域的成功之处，让我深刻理解了“感受野”、“权值共享”等概念是如何在实际应用中发挥作用的。此外，书中对神经网络在自然语言处理、语音识别等领域的应用介绍，也让我对这个技术的世界有了更宽广的认识，激发了我深入学习的动力。这本书的语言通俗易懂，没有生硬的学术术语，读起来就像是在听一位经验丰富的技术专家分享他的见解，让人感到轻松愉快，但同时又收获颇丰。它是一本能够真正点燃学习兴趣，并为未来深入探索打下坚实基础的好书。
评分我一直对深度学习的强大能力感到着迷，但市面上许多介绍深度学习的书籍要么过于晦涩难懂，要么流于表面。然而，《人工智能神经网络导论》这本书却恰到好处地找到了那个平衡点。作者在讲解基本概念时，并没有回避数学原理，但却能将复杂的推导过程简化，并聚焦于其背后的逻辑和意义。例如，在解释反向传播算法时，书中通过形象化的类比，让我理解了误差是如何逐层传递并用于调整权重的。这种“寓教于乐”的教学方式，极大地降低了我学习的门槛，让我不再对数学公式感到恐惧。更重要的是，书中对神经网络在实际应用中的介绍，让我看到了理论知识的价值所在。从图像识别到自然语言处理，再到推荐系统，每一个案例都生动地展示了神经网络的强大能力。书中详细剖析了不同应用场景下，神经网络模型是如何被设计和训练的，以及其中可能遇到的挑战和解决方案。我尤其对书中关于“过拟合”和“欠拟合”的讨论印象深刻，作者不仅解释了这些问题的成因，还提供了一系列行之有效的应对策略，这对于我未来自己动手实践非常有指导意义。这本书的结构非常合理，从基础概念到高级应用，层层递进，逻辑清晰，读起来丝毫不费力。它既有理论深度，又不乏实践指导，是一本真正能够帮助读者入门神经网络领域的优秀读物。
评分看完神网设计后为了整理思路写博客翻完的一本书 说不上差 但也不觉得有任何亮点 国内编著的书很多都这个感觉 爱条理爱总结爱归类 废话基本没有 没有自己的见解和思想 让人体会不到一本书 一个人 一个世界的感觉 这本书说是上课的讲稿 估计学生都翘课的厉害 给三分 两分给中文版 一分给内容
评分看完神网设计后为了整理思路写博客翻完的一本书 说不上差 但也不觉得有任何亮点 国内编著的书很多都这个感觉 爱条理爱总结爱归类 废话基本没有 没有自己的见解和思想 让人体会不到一本书 一个人 一个世界的感觉 这本书说是上课的讲稿 估计学生都翘课的厉害 给三分 两分给中文版 一分给内容
评分对神经网络的讲解比较清晰，也有部分原理公式的推导，但是公式错误比较多，导致读者会向反方向理解，所以不是很推荐，容易对初学者造成比较大的困惑。
评分对神经网络的讲解比较清晰，也有部分原理公式的推导，但是公式错误比较多，导致读者会向反方向理解，所以不是很推荐，容易对初学者造成比较大的困惑。
评分对神经网络的讲解比较清晰，也有部分原理公式的推导，但是公式错误比较多，导致读者会向反方向理解，所以不是很推荐，容易对初学者造成比较大的困惑。
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