人工神经网络理论、设计及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:化学工业

作者:韩力群

出品人:

页数:243

译者:

出版时间:2007-7

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787502595234

丛书系列:

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• 神经网络
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《智能系统与决策优化》 内容概要 本书深入探讨了当前智能系统领域的前沿理论与实践，重点关注如何构建高效、可靠且适应性强的智能体，以及如何利用这些系统解决复杂的决策优化问题。全书分为三个核心部分：智能体架构与学习机制、决策过程建模与优化，以及应用案例与未来展望。 第一部分：智能体架构与学习机制 本部分首先从宏观层面梳理了智能系统的基本构成要素，包括感知、认知、行动等核心模块。在此基础上，详细阐述了多种智能体架构，从经典的基于规则的专家系统，到如今占据主流的基于机器学习的架构，如强化学习智能体、深度学习智能体等。 在学习机制方面，本书将重点介绍无监督学习、监督学习和强化学习这三大类学习范式。对于无监督学习，我们将深入探讨聚类、降维、异常检测等技术，以及它们在数据探索和特征提取中的应用。对于监督学习，我们将详述回归和分类模型，包括线性模型、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等，并重点分析深度神经网络（DNN）在处理复杂模式识别任务中的强大能力。 强化学习部分将是本部分的重中之重。我们将从马尔可夫决策过程（MDP）这一核心概念出发，循序渐进地介绍各种强化学习算法。这包括基于值函数的方法，如Q-learning、SARSA，以及基于策略梯度的方法，如REINFORCE。此外，还会深入探讨深度强化学习（DRL）的最新进展，包括DQN（Deep Q-Network）、A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）、PPO（Proximal Policy Optimization）等，并分析它们在游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域的成功应用。本书还将讨论模型学习、模型无关学习以及它们之间的权衡，并探讨如何处理部分可观测环境（POMDP）。 第二部分：决策过程建模与优化 本部分将聚焦于如何将智能系统应用于实际的决策场景，并对这些决策过程进行建模与优化。我们将介绍多种决策建模技术，包括但不限于： 概率图模型： 详细阐述贝叶斯网络（Bayesian Networks）和马尔可夫随机场（Markov Random Fields）等概率图模型，分析它们在表示不确定性、推断和因果推理中的作用。 博弈论： 介绍合作博弈与非合作博弈的基本概念，包括纳什均衡、囚徒困境等，并探讨如何在多智能体交互场景下进行理性决策。 优化算法： 覆盖经典组合优化算法，如分支定界法、动态规划，以及现代启发式算法，如遗传算法、粒子群优化（PSO）等。特别地，本书将重点介绍如何将机器学习技术与优化算法相结合，例如利用强化学习进行序列决策优化，或者使用神经网络来近似复杂的目标函数，从而加速求解过程。 仿真建模： 讨论如何构建系统仿真模型，用于评估不同决策策略的性能，尤其是在真实世界中进行实验成本高昂或风险过大的情况下。 本部分还将深入研究如何为智能体设计有效的奖励函数和目标函数，以及如何处理多目标优化问题。我们将讨论约束优化、鲁棒优化以及在线优化等技术，以应对现实世界中常见的各种限制条件和动态变化。 第三部分：应用案例与未来展望 本部分将通过一系列具体的应用案例，展示智能系统和决策优化技术在不同领域的实际价值。这些案例将涵盖： 金融科技： 智能投顾、风险评估、欺诈检测、算法交易等。 医疗健康： 疾病诊断辅助、药物研发、个性化治疗方案制定、医疗资源调度。 智慧城市： 交通流量优化、能源管理、公共安全监控、智能电网。 工业制造： 生产流程优化、预测性维护、供应链管理、机器人协同作业。 自然语言处理与计算机视觉： 智能助手、机器翻译、图像识别、视频分析等，并探讨它们如何服务于更高级的决策任务。 最后，本书将对智能系统与决策优化的未来发展趋势进行展望，探讨新兴技术如联邦学习、迁移学习、自监督学习以及可解释AI（XAI）将如何进一步推动该领域的发展。我们将分析当前研究面临的挑战，例如数据稀疏性、模型泛化能力、伦理与安全问题，并为未来的研究方向提供一些思考。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的视角，帮助他们理解并应用智能系统与决策优化技术，从而解决现实世界中的挑战，创造更大的价值。

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读完这本《人工智能神经网络理论、设计及应用》，我最大的感受是，它提供了一种非常全面的视角来看待人工智能的神经网络技术。书中在“设计”和“应用”的衔接上做得非常自然流畅。作者在介绍完一些基础的神经网络模型后，立刻就引导读者进入实际的应用场景，并且在应用场景中，又会回过头来，深入讲解支撑这些应用的关键技术和理论。这种“应用驱动理论”的模式，对于我这样的实践者来说，非常有吸引力。书中对强化学习的应用案例分析，令我印象深刻。它详细介绍了如何利用神经网络来构建智能体，使其在模拟环境中通过试错来学习最优策略，比如在游戏AI、机器人控制等方面的应用。书中对于这些案例的讲解，不仅涵盖了算法的原理，更重要的是，展示了在实际落地过程中可能遇到的挑战，以及如何通过巧妙的设计来克服这些挑战。例如，在讨论游戏AI时，书中就涉及到了如何设计合适的奖励函数，如何处理海量的状态空间等问题。这些细致入微的分析，让我对神经网络在实际项目中的应用有了更深刻的理解。这本书不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，在分享他在人工智能领域的实践智慧。它教会我如何从理论走向实践，如何在实践中反思理论，从而形成一个良性的循环。

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坦白说，我之前对人工智能领域并没有太多深入的了解，感觉它是一个非常高深且遥不可及的领域。但这本书的出现，彻底改变了我的看法。《人工智能神经网络理论、设计及应用》用一种非常亲切和易于接受的方式，为我打开了通往这个世界的大门。书中对于“理论”的阐述，并非是干巴巴的数学推导，而是辅以大量的图示和生动的比喻，将那些抽象的概念变得形象易懂。例如，在讲解激活函数时，作者将其比作一个“开关”，决定了信号是否能够传递下去。而神经网络的“层级结构”，则被形象地比作信息在不同处理阶段的传递和转化。更重要的是，书中并没有止步于理论的讲解，而是将理论与“设计”紧密结合，展示了如何根据不同的应用需求，来选择和构建合适的神经网络模型。我特别欣赏书中对于模型泛化能力和过拟合问题的讲解，以及如何通过正则化等手段来解决这些问题。这些内容让我意识到，设计一个优秀的神经网络模型，不仅仅是堆砌层数和节点，更是一种精巧的权衡和设计。这本书让我觉得，人工智能并非高不可攀，而是可以通过系统的学习和实践来掌握的。它不仅为我提供了扎实的理论基础，更激发了我进一步探索和学习的兴趣。

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作为一名在软件开发一线摸爬滚打了多年的工程师，我对各种新技术总是保持着审慎的态度。这次拿到这本《人工智能神经网络理论、设计及应用》，原本以为会是一本枯燥的技术手册，没想到却给我带来了不小的惊喜。书中对神经网络的“设计”部分，可以说是相当精辟。作者并非仅仅罗列各种网络结构，而是深入探讨了不同网络结构的适用场景、设计原则以及它们之间的权衡取舍。例如，在讨论卷积神经网络（CNN）时，书中细致地分析了其在图像处理领域为何如此成功，详细解释了卷积层、池化层、全连接层各自的作用，以及它们如何协同工作来提取图像的层次化特征。更让我印象深刻的是，书中还探讨了循环神经网络（RNN）在处理序列数据时的优势，以及针对长序列问题，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的出现，是如何解决梯度消失等问题的。这些讲解不仅仅停留在“是什么”，更深入到“为什么”和“怎么用”。作者还提供了许多关于模型优化、正则化技术以及超参数调优的实用建议，这些都是在实际项目中能够直接应用的宝贵经验。这本书的价值在于，它不仅教授了理论知识，更提供了将理论转化为实际可部署模型的设计思路和方法论，对于希望将神经网络应用于实际项目中的开发者而言，具有极高的参考价值。

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我一直认为，一本好的技术书籍，不应该只是冰冷的公式堆砌，更应该传递一种思考方式和解决问题的哲学。《人工智能神经网络理论、设计及应用》在这方面做得非常出色。这本书的“应用”部分，对我来说是最大的亮点。作者并没有简单地列举一些应用场景，而是通过深入浅出的案例分析，带领读者一步步理解神经网络是如何解决这些复杂问题的。比如，在介绍自然语言处理的应用时，书中详细讲解了词向量的生成、文本的预处理，以及如何利用RNN、LSTM甚至Transformer模型来完成文本分类、机器翻译、情感分析等任务。这些案例的选取非常具有代表性，而且讲解过程详略得当，既有宏观的流程介绍，又有微观的细节剖析。让我特别受启发的是，书中在讨论应用时，并没有回避其中的挑战和局限性，比如数据偏差、模型可解释性等问题，并针对这些问题提出了一些前沿的研究方向和潜在的解决方案。这让我意识到，技术的发展并非一帆风顺，而是伴随着不断的探索和创新。阅读这本书，不仅仅是学习一种技术，更是在学习一种解决问题的思维模式。它鼓励读者去思考，去探索，去创造。对于那些对人工智能充满好奇，并且希望了解其在各个领域如何发挥作用的读者来说，这本书无疑是绝佳的选择。

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这本书绝对是我近期阅读中最令人耳目一新的一本。我通常不太涉足理论性太强的技术书籍，但这本书的叙述方式却让我沉浸其中，爱不释手。作者在讲解概念时，并没有直接抛出晦涩难懂的公式和模型，而是巧妙地用类比和循序渐进的讲解方式，一步步引领我这个“小白”走进深度学习的世界。比如，在介绍感知机的部分，作者将其比作一个简单的“决策单元”，通过输入信息和权重进行加权求和，然后通过一个激活函数来决定是否“触发”输出。这种形象的比喻，让抽象的概念瞬间变得鲜活起来。接着，书中又深入浅出地阐述了多层感知机的原理，以及如何通过反向传播算法来训练网络，这其中的数学原理虽然复杂，但作者的逻辑梳理清晰，让我觉得并非难以理解。而且，书中还穿插了许多实际应用的案例，比如图像识别、自然语言处理等，让我看到了理论知识如何在现实世界中落地生根，解决实际问题。每次读完一个章节，都有一种豁然开朗的感觉，仿佛打开了一扇新的大门。我特别喜欢书中对于“学习”这个过程的解释，它不仅仅是简单的参数调整，更是一种对数据模式的深层挖掘和抽象。这本书的优点在于，它既有扎实的理论基础，又不乏生动的讲解和丰富的实例，对于想要入门神经网络的读者来说，绝对是不可多得的宝藏。

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硕士时读的书，造化弄人，绕了一圈，又遇见了老师

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至少看这本讲感知器的时候我TM地终于懂了

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