Applications of Artificial Neural Networks 5/Volume 2243 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society of Photo Optical

作者:Steven K. Rogers

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1994-03

价格:USD 105.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780819415479

丛书系列:

图书标签:

• Artificial Neural Networks
• Machine Learning
• Pattern Recognition
• Computational Intelligence
• Data Mining
• Algorithms
• Computer Science
• Engineering
• Applications
• Modeling

神经网络应用（第五卷，卷号2243）：深入探索与前沿实践 《神经网络应用（第五卷，卷号2243）》并非一部具体书目的详尽介绍，而是围绕人工智能核心技术——人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）及其在各领域的广泛应用展开的深度探讨。本卷汇集了该领域最新、最前沿的研究成果、理论突破以及在实际场景中的创新应用，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解神经网络的强大能力及其塑造未来的潜力。 本书籍的结构并非以单一叙事线索展开，而是通过一系列相互关联的章节，层层剥开神经网络的复杂面纱。从基础理论的坚实构建开始，深入剖析不同类型的神经网络模型，包括但不限于： 前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FFNNs）：作为最基础的神经网络结构，本书将详细介绍其层级组织、激活函数的作用、反向传播算法的学习机制，以及其在模式识别、分类等任务中的经典应用。读者将理解为何FFNNs是理解更复杂模型的基础。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）：针对图像和视频等网格状数据的处理，CNNs的独特之处在于其卷积层、池化层以及全连接层。本卷将深入解析CNNs如何通过权重共享和局部感受野有效地提取空间层次特征，使其在图像识别、目标检测、医学影像分析等领域取得革命性进展。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）：为处理序列数据而设计，RNNs通过引入“记忆”机制，能够捕捉时间序列中的依赖关系。本书将详述RNNs的结构，包括其隐藏状态的更新方式，以及面临的梯度消失/爆炸问题，并重点介绍如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进模型，探讨它们在自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测等领域的杰出表现。 深度信念网络（Deep Belief Networks, DBNs）：作为一种生成模型，DBNs通过组合多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines, RBMs）来学习数据的概率分布。本书将阐述DBNs的预训练和微调过程，以及其在特征学习、降维和生成任务中的潜力。 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）：近年来备受瞩目的技术，GANs由一个生成器和一个判别器组成，通过博弈学习生成逼真的数据。本卷将深入剖析GANs的训练机制，讨论不同GANs变体（如DCGAN, StyleGAN等）在图像生成、风格迁移、数据增强等方面的突破性应用。 Transformer模型及其变种：作为NLP领域新的范式，Transformer依赖于自注意力机制（Self-Attention）来捕捉序列中的长距离依赖，彻底改变了序列建模的方式。本书将详细解释Transformer的 encoder-decoder 架构，以及它如何被广泛应用于机器翻译、文本生成、问答系统等任务，并可能涉及其在计算机视觉等其他领域的拓展。 除了对不同模型进行细致的解读，本书还着重于神经网络在各个行业的实际应用，展示理论如何转化为解决现实世界问题的强大工具。这些应用涵盖但不限于： 自然语言处理（NLP）：从机器翻译、情感分析、文本摘要到对话系统和内容创作，神经网络模型正在以前所未有的方式理解和生成人类语言。 计算机视觉：图像识别、物体检测、语义分割、人脸识别、自动驾驶中的视觉感知，以及医学影像诊断，都已深度受益于神经网络技术。 医疗健康：疾病预测、药物研发、基因组学分析、个性化治疗方案的制定，神经网络在提升医疗效率和精度方面发挥着关键作用。 金融科技：欺诈检测、信用评分、算法交易、风险管理，神经网络正重塑金融行业的决策过程。 智能制造与工业自动化：产品质量检测、故障预测、生产流程优化、机器人协作，神经网络助力实现更智能、更高效的工业生产。 推荐系统：在电商、媒体、社交网络等领域，神经网络能够精准理解用户偏好，提供个性化的内容推荐。 科学研究：在物理学、化学、天文学、生物学等领域，神经网络被用于模拟复杂系统、发现新规律、加速科学发现。 《神经网络应用（第五卷，卷号2243）》的独特性在于其强调理论与实践的深度融合。本书不仅仅是理论的堆砌，而是通过丰富的案例研究、算法实现细节的讲解、以及对最新研究论文的引用和分析，让读者能够清晰地看到神经网络在实际操作中的部署和优化。它可能还会触及以下关键主题： 模型训练与优化：包括损失函数的设计、优化器（如SGD, Adam）的选择、正则化技术（如Dropout, L1/L2）、以及超参数调优策略。 硬件加速与分布式计算：探讨GPU、TPU等硬件如何加速神经网络的训练，以及如何利用分布式计算技术处理海量数据和复杂模型。 模型解释性与可信度：随着神经网络的广泛应用，理解其决策过程（Explainable AI, XAI）和确保其可靠性成为重要议题，本书可能对此有所探讨。 新兴趋势与未来展望：对元学习（Meta-learning）、图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）、神经符号AI（Neuro-symbolic AI）等前沿领域进行前瞻性分析，展望神经网络技术的未来发展方向。 总而言之，《神经网络应用（第五卷，卷号2243）》是一本为研究人员、工程师、数据科学家以及对人工智能和神经网络技术感兴趣的读者量身打造的权威性参考资料。它提供了对当前神经网络技术最全面、最深入的理解，并通过丰富的应用实例展示了这项颠覆性技术如何驱动各行各业的创新与进步。

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