具体描述
Neural networks are a computing paradigm that is finding increasing attention among computer scientists. In this book, theoretical laws and models previously scattered in the literature are brought together into a general theory of artificial neural nets. Always with a view to biology and starting with the simplest nets, it is shown how the properties of models change when more general computing elements and net topologies are introduced. Each chapter contains examples, numerous illustrations, and a bibliography. The book is aimed at readers who seek an overview of the field or who wish to deepen their knowledge. It is suitable as a basis for university courses in neurocomputing.
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用户评价
《Neural Networks》这本书在解决实际问题方面，提供了非常实用的指导。它不仅仅是理论知识的堆砌，更是包含了大量的代码示例和实践建议，这对于我这样的实践型学习者来说，简直是如获至宝。书中提供的Python代码片段，清晰地展示了如何使用流行的深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来构建和训练神经网络。我按照书中的指导，亲手搭建了一个简单的图像分类模型，并成功地在测试集上获得了不错的结果。这种“边学边练”的学习方式，让我能够立刻将理论知识转化为实际操作，并在这个过程中不断发现和解决问题。书中关于模型调参、防止过拟合和欠拟合的技巧，也都是在实际应用中非常宝贵的经验。我学会了如何通过调整学习率、批次大小以及使用正则化技术来提升模型的性能。这种实用性的指导，让我对AI技术的学习从“纸上谈兵”真正走向了“实操落地”，极大地增强了我继续探索和学习的信心。
评分阅读《Neural Networks》的过程，就像是在进行一场精彩的头脑风暴。作者在讲解深度学习的各种概念时，常常会抛出一些引人深思的问题，并鼓励读者去独立思考。比如，在讲解“梯度消失”和“梯度爆炸”问题时，作者不仅仅给出了解决方案，还引导我思考为什么这些问题会出现，以及它们对模型训练会产生什么样的影响。这种互动式的讲解方式，让我不仅仅是被动地接受知识，而是主动地参与到学习过程中，不断地挖掘和探索。书中还穿插了一些关于AI伦理和社会影响的讨论，例如在AI应用中可能出现的偏见问题，以及如何通过公平的算法设计来避免这些问题。这些讨论让我意识到，AI技术的发展不仅仅是技术层面的突破，更是需要我们从更广阔的社会视角去审视和引导。这本书让我对AI的理解更加全面和深刻，它不仅教会了我“如何做”，更引导我思考“为什么要做”以及“应该怎么做”。
评分这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，一种深邃的蓝色调，上面勾勒出抽象的神经网络结构，仿佛宇宙中的星云，又像是大脑中错综复杂的神经元连接。这种视觉上的冲击力，在琳琅满目的技术书籍中显得尤为出众，立刻吸引了我。我是一名刚刚入门人工智能领域的学习者，对于机器学习，尤其是神经网络，充满了好奇与求知欲。在选择第一本深入学习的教材时，我几乎走遍了各大书店，浏览了无数的书籍，但总觉得缺少那么一种能够让我产生共鸣，并且真正引领我入门的“启明星”。直到我偶然翻开这本《Neural Networks》，我看到了一个充满希望的曙光。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一扇通往全新世界的大门，让我窥见了人工智能的无限可能。我被其精炼的语言、严谨的逻辑以及作者对神经网络领域深刻的理解所折服。即使我还没有开始深入阅读，仅仅是目录和章节标题，就足以激发我探索的欲望。我迫不及待地想了解，这些复杂的数学公式和算法，究竟是如何模拟人类智能，又是如何驱动着当今社会飞速发展的AI技术的。这本书似乎承诺着一种清晰而循序渐进的学习路径，让我相信，即使是像我这样的新手，也能逐步掌握这一前沿技术，并最终能够构建属于自己的智能系统。这种期待感，是任何其他同类书籍都未能给予我的。
评分这本书给我最大的惊喜之一，在于它对不同类型神经网络的详细介绍和比较。从最经典的感知机，到多层感知机（MLP），再到卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），作者都给予了充分的篇幅，并且以一种清晰的逻辑脉络将它们的发展演变历程呈现在我面前。对于CNN，我被其在图像识别领域的强大能力所折服，书中对卷积层、池化层以及全连接层的讲解，让我明白了它如何能够有效地捕捉图像的空间特征。而RNN则让我看到了它在序列数据处理方面的独特优势，例如在自然语言处理中的应用，让我对语言模型和机器翻译等技术有了更深的认识。作者在讲解每种网络时，不仅阐述了其核心结构和工作原理，还列举了大量的实际应用案例，从图像识别、语音识别到自然语言处理，这些案例让我切实感受到了神经网络技术在现实世界中的巨大价值和影响力。这种“理论与实践相结合”的讲解方式，让我能够将学到的知识与实际应用场景联系起来，加深理解，并激发我尝试解决现实问题的兴趣。这本书让我明白，神经网络并非一个单一的概念，而是一个不断演进、不断发展的技术体系，而这本书正是带领我系统地了解这个体系的最佳向导。
评分在阅读《Neural Networks》的过程中，我发现作者非常注重对数学基础的强调，并且以一种恰到好处的方式将其融入到神经网络的讲解之中。例如，在解释反向传播时，涉及到了链式法则和矩阵运算，但作者并没有生硬地堆砌公式，而是通过生动的图示和简洁的解释，帮助我理解这些数学工具在神经网络中的作用。我尤其欣赏作者对微积分和线性代数在神经网络应用中的梳理，它让我明白，这些看似枯燥的数学知识，原来是构建和训练神经网络的基石。书中对于“损失函数”的讲解也让我印象深刻，它清晰地阐释了损失函数如何衡量模型的预测结果与真实标签之间的差距，以及如何通过最小化损失函数来优化模型。这种对数学原理的严谨阐述，不仅提升了我对神经网络的理解深度，也为我将来深入研究更复杂的模型打下了坚实的基础。这本书让我意识到，要真正掌握神经网络，不能仅仅停留在表面的算法应用，而是需要理解其背后的数学逻辑。作者的讲解方式，恰好满足了我对这种深度理解的需求，让我受益匪浅。
评分这本书在细节的处理上，真的做得非常到位。我举个例子，在讲解神经网络的优化器时，作者不仅仅介绍了Adam、SGD等常见的优化器，还深入分析了它们的数学原理和在不同场景下的适用性。它让我明白，选择合适的优化器能够极大地影响模型的收敛速度和最终的性能。书中还对“批量归一化”（Batch Normalization）等技术进行了详细的解释，它让我理解了这种技术如何能够加速模型的训练，并提高模型的泛化能力。我记得在书中关于“超参数调优”的部分，作者给出了非常系统性的方法论，从网格搜索到随机搜索，再到更高级的贝叶斯优化，都进行了详细的介绍和比较。这些细节的处理，让我觉得这本书不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，在一步一步地引导我走向成功。它让我明白，掌握神经网络不仅仅是理解核心算法，更在于对各种辅助技术和实践技巧的熟练运用。
评分这本书在讲解神经网络的发展历程以及不同模型的演进方面，展现出了作者深厚的行业洞察力。它不仅介绍了当前主流的神经网络架构，还对它们的起源和发展背后的驱动因素进行了深入的剖析。例如，在讲解卷积神经网络时，作者追溯了其灵感来源——生物的视觉皮层，并解释了它如何通过模仿生物视觉系统的层级处理机制，在图像识别领域取得了突破性的进展。同样，对于循环神经网络，书中详细介绍了它在处理时间序列数据方面的优势，以及它如何通过“记忆”机制来解决传统前馈网络在处理序列信息时的局限性。更让我印象深刻的是，作者还对一些新兴的神经网络模型，如Transformer，给予了初步的介绍，并展望了它们在未来可能的发展方向。这种对技术发展脉络的梳理，以及对未来趋势的预测，让我对整个神经网络领域有了更宏观和前瞻性的认识，也激发了我对于学习和研究新技术的浓厚兴趣。
评分《Neural Networks》这本书最让我感到耳目一新的一点，在于它对于“可解释性”这一重要概念的重视。在当今AI领域，随着模型越来越复杂，理解模型是如何做出决策变得尤为重要。本书作者并未回避这个问题，而是花了不少篇幅来探讨如何提高神经网络的可解释性。它介绍了诸如“注意力机制”（Attention Mechanism）等能够帮助我们理解模型关注数据重要部分的技術，以及一些可视化工具，可以帮助我们直观地看到神经网络在学习过程中学到的特征。我尤其对书中关于“局部可解释模型无关解释”（LIME）和“SHAP值”的介绍感到兴奋，这些方法让我能够理解一个特定的预测是如何产生的，以及哪些输入特征对这个预测起到了关键作用。这种对AI“黑箱”问题的关注和解决方案的探讨，让我觉得这本书不仅仅是在教授技术，更是在引导学习者思考AI伦理和社会责任，这对于我这样一个希望在AI领域做出积极贡献的人来说，意义非凡。
评分当我真正开始阅读《Neural Networks》时，我立刻被其详实而富有条理的讲解所吸引。作者并非直接抛出复杂的理论，而是从最基础的概念入手，层层递进，将看似晦涩难懂的数学原理，用一种非常直观且易于理解的方式呈现出来。比如，在解释激活函数时，作者不仅给出了各种激活函数的数学表达式，还通过生动的类比，将它们比作“神经元的开关”，并详细阐述了不同激活函数在网络中的作用和影响。这种“由浅入深”的教学方式，极大地降低了我的学习门槛，让我能够自信地跟随作者的思路，一步一步地深入理解神经网络的内在机制。书中对反向传播算法的讲解尤其精彩，作者没有止步于公式的推导，而是花了大量篇幅去解释这个算法背后的直觉，它如何通过“梯度下降”的方式，不断优化网络的权重，从而让网络“学会”识别模式。我甚至感觉自己能够“看到”误差如何在网络中传播，并最终修正网络参数的过程。这种对细节的关注，以及对学习者可能遇到的困惑之处的预判，都让我觉得这本书的设计者是一位真正懂得如何教书育人的专家。它不仅仅是知识的传递，更是一种学习方法的示范，让我明白，学习复杂技术并非不可能，关键在于找到正确的路径和引导。
评分《Neural Networks》这本书的语言风格非常吸引我，它既有学术书籍的严谨性，又不失一种平实的叙述感。作者没有使用过于晦涩难懂的专业术语，而是用清晰、简洁的语言来解释复杂的概念。即使是一些非常抽象的数学原理，作者也能通过生动的比喻和形象的描述，让我更容易理解。我特别欣赏作者在描述神经网络的“学习”过程时所使用的语言，它让我感觉自己真的在与一个“思考”的机器进行交互。这本书让我对人工智能的理解，不再仅仅停留在“代码”和“公式”层面，而是能够感受到其背后蕴含的智慧和创造力。它让我明白了，学习一项新技术，不仅仅是掌握其技术细节，更重要的是去理解其背后的思想和理念。这本书不仅提升了我的技术能力，更在某种程度上，重塑了我对人工智能的认知，让我对这个领域充满了敬畏和热爱。
评分NN的研究虽然看似过时但显然比其他ML的model更deep更grounded。arithmetic circuit自己那么坑填不上就别怪MLer胡乱整unprovable的算法了，纵然嚷着有AG，大炮也不一定能打掉蚊子，有句话说好，It seems, however, that the current mathematical knowledge is very far from being able to prove even simpler claims.
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