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出版者:Cambridge University Press

作者:Martin Anthony

出品人:

页数:404

译者:

出版时间:2009-8-20

价格:USD 59.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780521118620

丛书系列:

图书标签:

• 机器学习
• 神经网络
• ML
• 计算机科学
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• Overfitting

《神经网络学习》是一本旨在深入探讨神经网络这一人工智能领域核心概念的著作。本书并非一本浅尝辄止的入门读物，而是着重于揭示神经网络的内在机制、学习过程以及在实际应用中的潜能。 全书结构清晰，逻辑严谨，从最基础的神经元模型出发，循序渐进地引导读者理解多层感知机（MLP）的构成及其工作原理。作者详尽阐述了前向传播算法，即信息如何在网络中逐层传递，以及激活函数的选择对模型性能的关键影响。在这里，读者将了解到Sigmoid、ReLU等常用激活函数各自的优缺点，以及它们在解决非线性问题时的作用。 接下来的章节是本书的重中之重，深入剖析了神经网络的学习过程，即反向传播算法。作者将复杂的数学推导过程分解得清晰易懂，重点解释了损失函数的设计、梯度下降法的原理，以及如何通过反向传播来更新网络权重，以最小化误差。读者将理解到，神经网络的学习本质上是一个迭代优化过程，通过不断调整参数来逼近最优解。书中还会讨论学习率的调整策略，如动量法、Adam优化器等，这些都是加速和稳定训练过程的重要技术。 除了基本的MLP，本书还将目光投向了更复杂的网络架构，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。对于CNN，作者将详细介绍卷积层、池化层以及它们在处理图像数据时的独特优势，解释了感受野、权值共享等概念如何使得CNN能够有效地提取图像特征。读者将了解到CNN在图像识别、目标检测等领域的强大应用。 对于RNN，本书将深入探讨其在处理序列数据方面的能力，例如自然语言处理、时间序列预测等。读者将理解到RNN的循环连接如何使其能够“记忆” past information，并解释了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等变体如何有效解决传统RNN的梯度消失问题，从而捕捉更长序列的依赖关系。 此外，《神经网络学习》还将触及一些进阶主题。例如，关于正则化的讨论，将帮助读者理解如何防止模型过拟合，包括L1、L2正则化以及Dropout技术。模型的评估与选择也是必不可少的内容，本书将介绍各种评估指标，以及如何通过交叉验证等方法来选择最适合特定任务的模型。 为了让理论更加生动，书中还会穿插一些实际应用的案例分析。这些案例将涵盖从图像识别、文本分类到推荐系统等多个领域，展示神经网络在解决现实世界问题时的强大力量。通过这些实例，读者可以更直观地理解书中所学知识的应用场景，并为自己未来的研究或开发打下坚实的基础。 本书并非仅仅停留在理论层面，它也强调了实践的重要性。虽然本书以理论阐述为主，但书中提供的一些算法伪代码和概念解释，都为读者自行实现和调试提供了清晰的指引。理解其背后的数学原理，是高效利用现有框架（如TensorFlow、PyTorch）进行模型构建和训练的关键。 《神经网络学习》适合那些对人工智能、机器学习有浓厚兴趣，并希望深入理解神经网络内在机制的读者。无论是计算机科学专业的学生，还是希望将神经网络应用于自己研究领域的学者，亦或是对AI技术充满好奇的业余爱好者，都能从本书中获得深刻的启迪和宝贵的知识。本书致力于培养读者独立思考和解决问题的能力，从而能够真正掌握神经网络的学习精髓，并在人工智能的浪潮中乘风破浪。

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这本《Neural Network Learning》给我的整体感觉是，内容非常有条理，结构清晰，这一点非常重要。作者在介绍每一个概念时，都会先铺垫好基础，然后逐步深入，这种循序渐进的学习方式让我觉得很舒服。书中对损失函数、激活函数、优化器等核心组件的讲解都非常透彻，并且提供了不同选择的权衡分析。我最喜欢的部分是关于正则化技术的讨论，它让我理解了如何有效地防止模型过拟合，这在实际项目中是至关重要的一点。此外，书中的参考文献列表也非常详尽，为我进一步深入研究提供了很好的指引。这本书绝对是神经网络领域的一本经典之作，我强烈推荐给所有对这个领域感兴趣的朋友。

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这本书的内容实在是太庞杂了，我感觉自己像是在知识的海洋里遨游，虽然其中有许多闪光点，但整体的组织结构似乎有些松散。有些章节的内容跳跃性比较强，感觉前后联系不够紧密，需要反复阅读才能理清思路。当然，书中的一些具体算法讲解还是相当到位的，比如对反向传播算法的推导就十分详细，让我受益匪浅。但整体而言，我希望作者能在章节之间的过渡上做得更自然一些，增加一些承上启下的内容，这样读起来会更加顺畅。另外，书中的一些图表似乎有些年代感，现代化的可视化风格可能会让阅读体验更好。总体来说，这是一本充满信息量的书籍，但需要读者付出更多的耐心和精力去消化。

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这是一本让人爱不释手的书，内容详实，涵盖了神经网络学习的方方面面，从基础概念到前沿技术，无一不包含。作者以清晰流畅的语言，循序渐进地讲解复杂的理论，让初学者也能轻松入门。书中大量的图示和实例，更是将抽象的概念具象化，帮助读者更深刻地理解。我尤其欣赏书中对不同网络结构的对比分析，以及在实际应用中的优劣势解读，这对于我选择合适的模型解决实际问题大有裨益。无论是深度学习的初学者，还是有一定基础的开发者，都能在这本书中找到属于自己的宝藏。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，引领我一步步探索神经网络的奥秘。我迫不及待地想将书中的知识运用到我的项目中，相信它能为我的工作带来新的突破。

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说实话，这本书的内容对于我来说有些过于超前了。我之前对机器学习有一些基础了解，但书中涉及的很多高级概念和算法，比如Transformer和GANs，我还是第一次接触。虽然作者在尽量解释清楚，但对于我这个程度的读者来说，还是感到有些吃力。我可能需要先补充一些更基础的知识，再来啃这本书。不过，我必须承认，这本书的深度和广度都令人印象深刻，它无疑代表了神经网络学习领域的最新发展。如果能有一本配套的入门书籍，或者书中能提供一些更详尽的背景知识链接，对于像我这样的读者会更有帮助。我还会继续尝试阅读，但可能需要分阶段进行。

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我一直在寻找一本能够系统性介绍神经网络学习的教材，而《Neural Network Learning》恰好满足了我的需求。它以一种非常务实的方式，从零开始构建起对神经网络的认知。书中对数学原理的讲解十分严谨，但又不会过于枯燥，而是紧密结合实际应用，让我明白这些理论是如何指导实践的。我尤其喜欢作者在讲解梯度下降法时，用到的类比方式，非常形象生动，让我瞬间豁然开朗。书中的代码示例也很有价值，可以直接拿来运行和修改，这对于我这种喜欢动手实践的读者来说，简直是福音。总而言之，这是一本非常值得推荐的书籍，无论是理论学习还是实际操作，都能得到极大的提升。

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