神经网络计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:吴微

出品人:

页数:79

译者:

出版时间:2003-7

价格:8.00元

装帧:

isbn号码:9787040119176

丛书系列:普通高等学校信息与计算科学专业系列丛书

图书标签:

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

《神经网络计算》 本书是一部深入探讨神经网络计算核心原理、模型构建与实际应用的学术专著。作者以严谨的学术态度和清晰的逻辑，为读者剖析了神经网络这一强大计算范式的数学基础、算法演进以及在各个领域的颠覆性潜力。 核心概念与理论基础： 全书首先追溯了神经网络思想的起源，从早期感知机模型到现代深度学习架构，系统阐述了人工神经网络的本质——模仿生物神经元进行信息处理的计算模型。读者将在此深入理解神经元的基本构成（输入、权重、偏置、激活函数）及其如何通过连接形成复杂的网络。 本书详尽介绍了支撑神经网络高效运作的关键理论，包括： 激活函数： 分析了Sigmoid、ReLU、Tanh等经典激活函数的数学特性、优缺点及其在不同网络结构中的适用性，解释了它们如何引入非线性，使网络能够解决更复杂的模式。 损失函数（代价函数）： 详细讲解了均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-entropy）等常用的损失函数，阐释了它们如何量化模型预测与真实值之间的差异，为模型优化提供目标。 优化算法： 深入剖析了梯度下降（Gradient Descent）及其各种变种，如随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。本书不仅解释了这些算法的工作原理，还通过详细的数学推导，揭示了它们如何通过迭代调整网络权重来最小化损失函数，实现模型的学习。 经典与现代神经网络模型： 本书并非止步于基础概念，而是着力于介绍神经网络发展的里程碑式模型： 前馈神经网络（FNN）： 详细阐述了单层感知机、多层感知机（MLP）的结构和学习过程，以及它们在分类和回归任务中的应用。 卷积神经网络（CNN）： 深入解析了CNN的核心组成部分——卷积层、池化层和全连接层。通过对卷积核、步长、填充等参数的细致讲解，揭示了CNN在图像识别、目标检测等视觉任务中的强大之处。本书还会涉及不同类型的卷积（如空洞卷积）及其带来的优势。 循环神经网络（RNN）： 重点介绍RNN如何处理序列数据，如文本和时间序列。书中详细讲解了RNN的隐藏状态概念，以及如何通过“记忆”过去的信息来理解当前输入。此外，本书还会深入探讨RNN的挑战（如梯度消失/爆炸）以及更先进的变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），分析它们如何通过精巧的门控机制解决长期依赖问题。 生成对抗网络（GAN）： 详细介绍GAN的生成器和判别器的对抗训练机制，以及它们在图像生成、风格迁移等创意AI领域的应用。本书会探讨不同GAN架构（如DCGAN、StyleGAN）及其在提升生成质量方面的创新。 Transformer模型： 本书将重点介绍Transformer模型及其核心的自注意力（Self-Attention）机制。通过解释查询（Query）、键（Key）、值（Value）的概念以及多头注意力（Multi-Head Attention）的设计，揭示了Transformer如何在自然语言处理（NLP）领域取得革命性突破，并讨论其在计算机视觉等其他领域的扩展应用。 模型训练与评估： 本书不仅关注模型架构，还将大量篇幅用于模型训练和评估的关键环节： 反向传播算法（Backpropagation）： 详细推导了反向传播算法的数学原理，清晰地展示了误差如何从输出层反向传播到输入层，并用于更新网络权重。 正则化技术： 探讨了L1/L2正则化、Dropout、早停（Early Stopping）等技术，解释了它们如何防止模型过拟合，提高泛化能力。 模型评估指标： 介绍了准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等常用的模型评估指标，并指导读者如何根据具体任务选择合适的指标来衡量模型性能。 超参数调优： 讨论了学习率、批次大小、网络层数、节点数等超参数对模型性能的影响，并介绍了一些常用的超参数调优策略（如网格搜索、随机搜索）。 实际应用与前沿探索： 本书的最后部分将目光投向神经网络在现实世界中的广泛应用： 计算机视觉： 涵盖图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别等。 自然语言处理： 包括机器翻译、文本生成、情感分析、问答系统等。 语音识别与合成： 介绍神经网络在语音信号处理中的应用。 推荐系统： 探讨如何利用神经网络构建个性化推荐引擎。 强化学习： 介绍神经网络在决策制定和智能控制中的作用。 此外，本书还会对一些新兴的神经网络研究方向进行展望，例如可解释性AI、联邦学习、图神经网络（GNN）等，为读者提供对未来发展的深刻洞察。 《神经网络计算》以其理论深度、模型广度和实践指导性，为计算机科学、人工智能、数据科学及相关领域的研究者、工程师和学生提供了一份不可或缺的学习资源。它旨在帮助读者不仅理解“是什么”，更能掌握“为什么”和“如何做”，从而能够独立地设计、实现和优化复杂的神经网络模型，解决现实世界中的挑战性问题。

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这本书给我的感觉，就像是走进了一间布满了古老机械装置的工作室，空气中弥漫着黄铜和润滑油的气味。我本来是想找一套关于现代AI架构的工具手册，结果却得到了一本详尽的、近乎考古学发掘的“计算器械史”。它似乎对近十年来的那些爆炸性进展——比如Transformer架构或生成对抗网络——兴趣寥寥，反而对早期的感知机模型、有限状态自动机，甚至更早期的逻辑推理机器进行了近乎偏执的细致描绘。作者对那些被历史遗忘的先驱者的工作给予了极高的敬意，每一个晦涩难懂的小算法都有其独立的章节，配有手绘的结构图，线条粗粝而富有年代感。我印象最深的是关于“联结主义”在不同历史阶段遭遇的挫折与复兴的叙述，充满了戏剧张力。它不是教你怎么用，而是让你去理解“为什么会是这样”。阅读过程中，我常常需要停下来，去查阅那些我几乎忘记的离散数学概念，仿佛在进行一场跨越半个世纪的学术考古。这种对历史脉络的深度挖掘，虽然让人感到信息密度巨大，但对于建立一个稳固的、不被潮流裹挟的知识体系，绝对是无价之宝。

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这本书的阅读体验，如同在进行一次漫长而曲折的思维探险，其内容结构非常独特，呈现出一种非线性的、螺旋上升的态势。它不会按照标准的“入门、进阶、高级”的顺序来展开，反而会时不时地跳跃到看似不相关的领域进行参照。比如，在讨论到某种早期的递归网络模型时，作者会突然插入一段关于古代音乐理论中复调结构的分析，试图从中寻找相似的数学规律。这种跨学科的引用频繁到令人眩晕，让人不禁要问：这到底是在讲计算，还是在讲人类文明的整体结构？更令人费解的是，书中似乎有意地避免使用当前最流行的术语，很多我们习以为常的概念，在这里都有一个截然不同的、更具历史感的名称。这迫使我必须不断地在脑中进行术语的“翻译”工作。最终的结果是，我并没有获得一套可以直接应用的知识库，但我获得了一种全新的思维框架，一种看待复杂系统的方式。这本书不是一把万能钥匙，它更像是一副能让你看清锁本身结构和材质的放大镜，尽管这过程略显折磨。

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我带着极高的期望买下这本书，期待它能成为我职业生涯中的一本“圣经”，一本能指导我突破技术瓶颈的实战手册。然而，这本书的实用价值，至少对我来说，是需要大打折扣的。它更像是一本关于“计算的审美”的论述集。作者似乎对算法的效率、收敛速度、内存占用这些“工程细节”不感兴趣，他更热衷于探讨模型结构的“美学一致性”和“信息流动的优雅性”。书中有一章专门讨论了对称性在神经网络设计中的重要性，将其与自然界中的分形结构进行类比，语言充满了文艺气息。我读到一半时，感觉我不是在看一本技术书籍，而是在阅读一本关于“形式主义”的批判性文集。我翻遍了全书，却找不到一个关于如何调整学习率的建议，也找不到任何关于GPU加速的讨论。它似乎坚信，只要结构本身是完美的、符合某种内在逻辑的，那么计算的成功便是必然的。这种高度抽象和理论化的探讨，让我这位急于看到成果的实践者感到一种强烈的“无力感”。

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这本书，坦白说，我完全是冲着它封面上的那几个字去的——《神经网络计算》。说实话，我期待的是那种能让人一头扎进去，仿佛置身于一个由无数神经元和复杂连接构成的迷宫，然后一步步破解其奥秘的硬核技术指南。然而，当我翻开第一页，我感到的是一种微妙的错位感。这不是我预期的那种严谨的数学推导和代码实现并行的教材，倒像是一部充满诗意的散文集，或者说，是一本关于“计算的哲学”的探讨录。它花了大量的篇幅去追溯人类大脑的生物学基础，描述了从早期感知理论到图灵测试的漫长心路历程，仿佛在暗示，要真正理解神经网络，必须先成为一个哲学家或生物学家。书中关于“意识的涌现”的论述尤其引人入胜，作者用一种近乎冥想的笔触描绘了信息在简单单元之间交互时如何催生出复杂的智能。我花了整整一个下午，只是沉浸在对“什么是学习”这个基本问题的反复思索中，而不是忙着去配置TensorFlow环境。对于那些渴望直接上手搭建深度学习模型的读者来说，这本书无疑是一次“走偏了”的旅程，但对于我这种沉溺于宏大叙事和底层逻辑的求知者而言，它提供了一种别样的滋养，尽管它回避了那些我最想看到的那些硬邦邦的公式和算法细节。

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老实说，这本书的行文风格，简直就是一位经验丰富但脾气古怪的大学教授的午后独白。语气上带着一种洞悉世事的超然和一丝不易察觉的傲慢。他似乎不屑于用现代的术语来粉饰太平，而是坚持用最基础、最本质的语言去描述问题。比如，当我们都在讨论“反向传播”时，他却用了一整章的篇幅，用一系列精妙的比喻和类比，去解释“梯度下降”的几何直观意义，仿佛在教一个孩子如何爬一座雾蒙蒙的山坡。那种耐心，那种对“理解”而非“应用”的执着，让人感到既受挫又钦佩。我发现自己经常需要把书放下，对着天花板思考他刚刚提出的那个关于“局部最优陷阱”的悖论，那种感觉不是在解决一个编程bug，而是在进行一场与自己的思维进行的长跑。这本书几乎没有图表，完全依赖于纯文本的逻辑推导，这对于习惯了可视化学习的新一代读者来说，无疑是一种严峻的考验。但如果你能跟上他的节奏，你会发现，那些看似简单的文字中，蕴含着颠覆你原有认知的力量。

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