具体描述
《精通MATLAB神经网络》由MATLAB入门篇、神经网络提高篇和神经网络综合实战篇3篇组成。MATLAB入门篇主要介绍MATLAB软件、基本运算、图形绘制、程序设计和Simulink仿真；神经网络提高篇讲述神经网络的主要内容，包括神经网络工具箱和GUI工具，以及感知器、线性、BP、径向基、自组织、反馈等各种不同的神经网络，讲述各种神经网络的性能分析与直观的图形结果，使读者更加透彻地了解各种神经网络的性能及其优缺点，从而达到理解和应用神经网络的目的。
作者简介
目录信息
读后感
在应用方面不错，但是仅限于应用，比较多的给出了直觉上的描写，而欠缺数学理论的证明。 同类书籍推荐： 《MATLAB智能算法30个案例分析》or《MATLAB神经网络30个案例分析》 直接给出了模块化的代码，可以比较好的进行应用。
评分在应用方面不错，但是仅限于应用，比较多的给出了直觉上的描写，而欠缺数学理论的证明。 同类书籍推荐： 《MATLAB智能算法30个案例分析》or《MATLAB神经网络30个案例分析》 直接给出了模块化的代码，可以比较好的进行应用。
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用户评价
作为一名初学者，对于“精通MATLAB神经网络”这样的标题，我最开始是有点畏惧的，生怕内容过于晦涩难懂，让我望而却步。但随着我翻开这本书，我的疑虑逐渐被打消了。作者以一种非常友好的方式，循序渐进地引导我进入MATLAB神经网络的世界。从最基础的感知机模型开始，到多层前馈网络，再到更加复杂的网络结构，每一步都讲解得清晰明了，配以生动的图示和代码示例，让我能够轻松理解抽象的概念。我特别欣赏书中关于MATLAB神经网络工具箱的详细介绍，它就像一个宝藏，里面包含了各种预设的函数和模块，极大地简化了模型的构建过程。我尝试着跟着书中的例子，一步步地搭建起自己的第一个神经网络，并成功地用它来解决了一些简单的分类问题。这种亲手实现的成就感，是我之前阅读纯理论书籍所无法比拟的。我还在书中看到了关于如何对神经网络进行训练和评估的章节，这对我来说至关重要。理解训练过程中的各种参数设置，以及如何解读模型的输出，是我下一步需要掌握的关键。这本书的优点在于，它既有足够的深度，又不失易读性，非常适合像我这样的初学者，能够逐步建立起扎实的理论基础和实践能力。
评分这本书的标题让我眼前一亮，**“精通MATLAB神经网络”**，这正是我一直苦苦寻觅的那本指导手册。最近，我在进行一项关于图像识别的项目，其中涉及到大量的模式分类任务，而MATLAB强大的矩阵运算能力和丰富的工具箱，特别是神经网络工具箱，无疑是我攻克难关的最佳利器。我之前也接触过一些关于神经网络的入门书籍，但总觉得它们过于理论化，缺乏实际操作的指导，尤其是在如何将复杂的算法落地到具体问题上，总是让人摸不着头脑。我对这本书的期待很高，希望能从中学习到如何利用MATLAB构建、训练和优化各种类型的神经网络，例如卷积神经网络（CNN）用于图像特征提取，循环神经网络（RNN）用于序列数据处理，甚至更高级的深度学习模型。我非常好奇书中是否会详细介绍各种算法的原理，例如反向传播、梯度下降的变种，以及如何选择合适的激活函数、损失函数以及正则化技术来避免过拟合。同时，我也希望作者能够分享一些在实际项目中遇到的常见问题及其解决方案，例如数据预处理的技巧，模型调优的策略，以及如何评估模型的性能。如果书中能够提供一些实际案例的源代码，那就更完美了，这样我就可以直接上手实践，加速我的学习进程。我对这本书抱有极大的信心，相信它能成为我通往MATLAB神经网络精通之路上的重要里程碑。
评分在我看来，一本真正优秀的图书，不应该仅仅停留在理论的介绍，更应该关注如何在实际应用中解决问题。《精通MATLAB神经网络》这本书，从书名来看，就带有一种强烈的实践导向。我是一名软件工程师，日常工作中经常会遇到需要处理大量数据并从中提取规律的任务，例如用户行为分析、异常检测以及推荐系统等。我希望这本书能够提供一套完整的流程，指导我如何利用MATLAB的神经网络工具箱，将现实世界中的问题转化为可执行的AI模型。这其中包括数据采集、清洗、特征工程，然后是模型选择、搭建、训练、评估，最后是模型部署和监控。我特别想了解书中是否有关于如何处理不平衡数据集、如何进行迁移学习，以及如何构建能够应对实时数据流的神经网络模型。如果书中能提供一些与实际工业应用场景相关的案例，例如构建一个简单的图像分类器来识别产品缺陷，或者开发一个文本情感分析模型来评估用户反馈，那将对我非常有启发。我希望通过这本书，能够真正掌握将MATLAB神经网络技术应用于解决实际工程问题的能力，并能为我的工作带来切实的价值。
评分我一直对人工智能的潜力感到兴奋，而神经网络正是驱动人工智能发展的核心技术之一。这次偶然间看到了《精通MATLAB神经网络》这本书，它似乎为我打开了一扇新的大门。我一直希望能够将我的专业知识与AI技术相结合，但苦于缺乏相关的学习资源。MATLAB一直是我进行科学计算和数据分析的常用工具，如果能结合其强大的神经网络工具箱，无疑能为我的研究带来新的突破。我非常期待书中能深入探讨各种主流的神经网络模型，例如卷积神经网络在图像处理领域的应用，长短期记忆网络（LSTM）在自然语言处理中的作用，以及生成对抗网络（GAN）在创造性内容生成方面的潜力。我希望作者能够详细讲解这些模型的原理、架构设计以及在MATLAB中如何实现。更重要的是，我希望书中能提供一些关于如何选择合适的网络结构、如何处理不同类型的数据集，以及如何优化模型以获得最佳性能的实用技巧。我在阅读前，也曾对某些神经网络的训练过程中的调参问题感到困惑，希望这本书能为我提供一些系统性的指导，让我能够更有效地解决模型训练中的挑战，并能够对模型的泛化能力进行充分的评估。这本书的出现，让我看到了将理论与实践相结合的希望。
评分对于那些在人工智能领域深耕多年的研究者而言，《精通MATLAB神经网络》这本书的价值可能在于其对前沿技术的梳理和MATLAB实现细节的剖析。我一直关注着深度学习领域的最新进展，例如Transformer模型在自然语言处理领域的崛起，以及图神经网络在处理非结构化数据方面的优势。我希望这本书能够超越基础的神经网络模型，深入探讨这些新兴的技术，并提供在MATLAB中实现这些模型的详细步骤和代码示例。我尤其感兴趣的是，作者是否会分享一些关于如何利用MATLAB进行大规模神经网络训练的技巧，例如如何进行分布式计算，如何利用GPU加速训练过程，以及如何进行模型部署。此外，对于模型的解释性和可信度问题，我也希望书中能够有所涉及，探讨如何利用MATLAB的工具来理解模型的决策过程。在学术研究中，高效的工具和深入的洞察力是至关重要的，我期待这本书能够提供这些宝贵的资源，帮助我将最新的研究成果转化为实际应用，并推动我在相关领域的研究更上一层楼。这本书能否满足我对于前沿技术和高效实现的双重需求，是我最为关注的。
评分排版很舒服，就是但是在讲什么神经感知器的地方有点小啰嗦，前面的matlab回顾很不错，决定从支持向量机看起。//谁知支持向量机讲得这么简单，我失望了。
评分有用的部分不是很多啊
评分对于毕业论文帮助很大，也是对于神经网络优化问题求解有了一定的认识，觉得在交通规划领域还是很有用处的
评分对于毕业论文帮助很大，也是对于神经网络优化问题求解有了一定的认识，觉得在交通规划领域还是很有用处的
评分一星期内把这本书看完了觉得自己也挺神的。书里好多例子用2004b做会报错，好多仿真结果还不一样，很多函数格式也没解释清楚，动不动就需要自己去查help。可尽管如此，我还是拿它入门了不是吗
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