具体描述
Artificial neural networks are nonlinear mapping systems whose structure is loosely based on principles observed in the nervous systems of humans and animals. The basic idea is that massive systems of simple units linked together in appropriate ways can generate many complex and interesting behaviors. This book focuses on the subset of feedforward artificial neural networks called multilayer perceptrons (MLP). These are the mostly widely used neural networks, with applications as diverse as finance (forecasting), manufacturing (process control), and science (speech and image recognition).This book presents an extensive and practical overview of almost every aspect of MLP methodology, progressing from an initial discussion of what MLPs are and how they might be used to an in-depth examination of technical factors affecting performance. The book can be used as a tool kit by readers interested in applying networks to specific problems, yet it also presents theory and references outlining the last ten years of MLP research.
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《Neural Smithing》这个书名，着实让我感到一丝隐约的兴奋和一丝小小的困惑。兴奋的是，“Neural”这个词汇本身就代表着当前科技最前沿的领域，而“Smithing”则带着一种古老而严谨的工艺感。这种跨界的组合，仿佛是在预示着一种将理论的抽象与实践的精妙相结合的全新探索。我脑海中浮现的画面是，并非仅仅停留在概念层面，而是强调一种“手艺”的传承与创新。是不是作者在书中会详细阐述如何像工匠一样，一点一滴地“锻造”出完美的神经网络？这其中可能包含对数据处理的精细打磨，对模型结构的巧妙设计，甚至是对训练过程中细微参数的精准调控。它可能不仅仅是一本介绍算法的教科书，而更像是一本关于“如何让AI拥有工匠般的灵魂”的实践指南。我期待书中能有大量的案例分析，展示作者是如何通过“锻造”技术，将原本平庸的神经网络提升到令人惊叹的高度。这种将“制造”和“工程”的严谨，注入到“智能”的领域，听起来就充满了挑战与魅力。
评分《Neural Smithing》这个书名，真是巧妙地融合了科技的未来感与手工艺的恒久魅力。它让我联想到，作者可能是在试图描绘一种全新的AI开发哲学，一种将“智能”的创造过程，比作“锻造”般精雕细琢的艺术。我脑海中勾勒出的画面是，作者并非简单地罗列技术要点，而是要讲述一个关于如何“塑造”和“打磨”神经网络的故事。这可能意味着，书中会探讨如何根据具体的应用场景，来“定制”和“重塑”现有的神经网络模型，使其能够完美地契合需求，而非一味地追求通用性。或者，它也可能是在强调一种“迭代”的思维，就像锻造金属需要反复加热、捶打、冷却一样，AI模型的构建也需要不断地实验、调整和优化。我期待这本书能够提供一些独特的视角，让我们看到，在看似冰冷的代码背后，其实蕴含着一种充满创造力的“锻造”过程，一种对智能“形”与“神”的共同追求。
评分这本《Neural Smithing》的书名真是勾起了我的好奇心，虽然我还没有来得及细读，但仅仅从这个名字就能联想到很多有趣的画面。我脑海中浮现出的是一个充满创造力的工匠，他不是用锤子和铁砧，而是用神经网络来“锻造”——是锻造思想，还是锻造代码，抑或是某种全新的、不可思议的东西？“Smithing”这个词本身就带着一种古老而精湛的手艺感，与“Neural”这个现代、抽象的概念结合，仿佛是过去与未来的碰撞。我期待这本书能够深入探讨如何将人工智能的强大能力，如同匠人对待金属一般，精雕细琢，塑造成有形或无形的作品。也许它会教我们如何构建更具个性化和适应性的AI模型，如何让机器在理解和创造方面拥有更接近人类的灵性。又或许，“Smithing”在这里象征着一种更深层次的改造和优化，一种对现有神经网络的迭代和重塑，使其能够胜任更复杂、更具挑战性的任务。总而言之，这个书名本身就如同一幅画卷，铺陈出无限的可能性，让我迫不及待想要一窥究竟，看看作者是如何描绘这幅“神经锻造”的宏伟蓝图的。
评分读到《Neural Smithing》这个书名，我的脑海里立刻响起一阵清脆的金属撞击声，但很快又被一种更轻柔、更复杂的电子脉冲声所取代。这让我联想到，作者是不是在尝试用一种全新的视角来理解和构建神经网络？“Smithing”这个词，通常与金属匠人打铁的技艺联系在一起，讲究的是精准、力度和对材料的深刻理解。如果将这个概念应用到“Neural”上，那是不是意味着我们在构建神经网络时，也需要具备类似的工匠精神？比如，不是简单地堆砌层数，而是要像打铁一样，反复锤炼、精心打磨每一个神经元、每一条连接，让它们发挥出最恰当的作用。我猜想，书中可能会介绍一些非常规的、富有创造性的方法来训练或设计神经网络，或许会涉及到一些“人工”的干预，来纠正模型的“缺陷”，或者激发它潜在的“潜力”。这种“人工”的成分，与“Neural”的自主学习能力形成一种有趣的张力，或许正是本书想要探讨的核心。我非常好奇，这种“神经锻造”的理念，是否能够帮助我们突破当前深度学习的一些瓶颈，创造出更高效、更智能、甚至更具“灵魂”的AI系统。
评分《Neural Smithing》这个书名，听起来就像是为那些对人工智能的内在机制充满好奇，又渴望将其付诸实践的读者量身定做的。我立刻联想到，这本书可能不仅仅是停留在理论的讲解，而是更侧重于“动手”的层面。“Smithing”一词，自带一种亲手塑造、精益求精的意味，仿佛是在说，我们不只是被动地接受AI的成果，而是可以主动地去“锻造”它们。我设想，书中可能会提供一套系统的方法论，指导读者如何像一位技艺精湛的铁匠一样，从基础出发，一步步地构建、优化和完善自己的神经网络。这种“锻造”的过程，可能涉及对不同神经网络架构的深入理解，对损失函数和优化器的精妙运用，甚至是对模型可解释性的不懈追求。它可能强调的是一种“匠心”，一种在复杂算法背后，对细节的关注和对完美的执着。我期待，这本书能够帮助我打破对“黑箱”AI的迷思，让我能够真正理解并掌控AI的“锻造”过程，从而在自己的项目中，创造出更具个性化和生命力的智能应用。
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