具体描述
《MATLAB神经网络编程》结合神经网络的概念、理论和应用，以MATLAB为平台，系统地介绍了神经网络工具箱中的前向型神经网络、局部型神经网络、反馈型神经网络、竞争型神经网络、神经网络控制的综合应用、神经网络在Simulink中的应用、神经网络的模糊控制及其自定义网络等内容。《MATLAB神经网络编程》重点是运用MATLAB神经网络工具箱介绍神经网络分析研究中的各种概念、理论、方法、算法及其实现。《MATLAB神经网络编程》内容安排合理，理论结合实际，同时作者列举了其总结的大量应用实例。《MATLAB神经网络编程》讲述的各种统计理论和方法浅显易懂，并均能在实际生活中找到应用对象。《MATLAB神经网络编程》可以作为广大在校本科生和研究生的学习用书，也可以作为广大科研人员、学者、工程技术人员的参考用书。
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用户评价
这本书的封面设计简约而不失专业感，深邃的蓝色背景上，银色的“MATLAB神经网络编程”几个大字跃然纸上，给人一种严谨而充满探索未知的吸引力。我原本对神经网络编程只有模糊的概念，仅停留在一些科普文章的层面。偶然间翻阅到这本书，它立即吸引了我的注意。翻开书页，我惊喜地发现，它并非我预想的那种枯燥晦涩的技术手册。作者以一种非常平易近人的语言，逐步引导读者走进神经网络的世界。从最基础的概念讲起，例如神经元的工作原理、激活函数的选择，到更复杂的网络结构，如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等，都进行了详尽的阐述。更让我赞赏的是，书中大量穿插了MATLAB的实际代码示例，这些代码不仅清晰易懂，而且经过了精心的设计，能够让读者在学习理论知识的同时，立刻动手实践，将抽象的概念转化为具体的运行结果。每一个代码段都配有详细的注释，解释了代码的每一行作用，以及为什么要这样写。这对于初学者来说，无疑是极大的帮助，可以避免在代码海洋中迷失方向。我尤其喜欢其中关于如何构建和训练一个简单的图像识别模型的部分，从数据预处理到模型评估，整个流程都衔接得非常自然，让我第一次真切地感受到，原来复杂的AI技术，也可以通过一步步的编程实现。
评分这是一本非常“实在”的书，它没有花哨的理论包装，也没有空洞的描述，而是专注于如何利用MATLAB这一强大的工具来实现神经网络编程。对于我这样一位希望将理论知识转化为实际应用的学生来说，这本书简直是及时雨。我一直对人工智能领域充满兴趣，但苦于找不到一个好的切入点，尤其是涉及到编程实现时，常常会遇到各种技术难题。这本书则有效地弥补了这一空白。它不仅讲解了神经网络的原理，更重要的是，它教会了我如何用MATLAB来构建、训练和评估神经网络模型。书中提供了大量详尽的代码片段，每一个都经过了精心的设计和注释，让我能够清晰地理解代码的逻辑和实现细节。我尤其赞赏书中关于神经网络调参的部分，作者详细地讲解了如何通过调整学习率、批次大小、正则化参数等来优化模型性能，并提供了相应的MATLAB代码示例。这些实用的技巧，在其他理论性较强的书籍中往往难以找到。通过跟随书中的例子进行实践，我能够快速地掌握神经网络编程的核心技能，并将其应用到我自己的项目开发中，这极大地增强了我的学习信心和动手能力。
评分这本书的价值在于它提供了一种非常独特且实用的学习路径：从实际应用场景出发，引导读者理解背后的神经网络原理，并通过MATLAB代码一步步实现。我是一名对数据分析和机器学习应用感兴趣的开发者，但之前我对神经网络的理解更多停留在概念层面，缺乏实践经验。这本书的出现，彻底改变了我的学习方式。它不像一些书籍那样，上来就堆砌大量的数学公式，而是从一个具体的问题入手，比如如何构建一个能够识别猫狗的图像分类器，然后逐步揭示解决这个问题所需要的神经网络技术。书中的MATLAB代码非常地道，充满了工程实践的智慧。我喜欢书中对神经网络工具箱的详细介绍，它大大简化了模型的构建和训练过程。例如，书中关于如何利用`feedforwardnet`和`train`函数来快速搭建一个多层感知机，以及如何利用`patternnet`来处理分类问题，都让我受益匪浅。更重要的是，书中还探讨了如何对训练好的模型进行性能评估和优化，例如通过交叉验证和调整超参数来提高模型的泛化能力。这使得我不仅能够实现一个可工作的模型，还能对其进行科学的改进，这对于提升我的项目质量至关重要。
评分阅读《MATLAB神经网络编程》的过程中，我深刻体会到了作者在内容组织上的匠心独运。书中的章节安排非常有逻辑性，循序渐进，从基础到高级，层层递进。对于零基础的读者，也不会感到 overwhelming。开头部分对神经网络的基本概念进行了清晰的梳理，诸如神经元模型、激活函数、层结构等，都讲解得十分到位，甚至对于一些容易混淆的概念，也通过形象的比喻或者图示进行了区分，让我一下子就茅塞顿开。接着，作者便开始介绍各种主流的神经网络架构，例如卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，以及循环神经网络（RNN）在序列数据处理中的优势。每个架构的介绍都非常深入，不仅讲解了其工作原理，还提供了其在MATLAB中的实现方式。我特别喜欢书中关于CNN的内容，它通过一个具体的图像分类案例，详细展示了如何构建卷积层、池化层，以及如何连接全连接层形成完整的网络。书中的代码不仅是功能的实现，更是一种教学工具，通过阅读代码，我能更直观地理解算法的细节。此外，书中还涉及了一些高级主题，如迁移学习、模型优化等，这些内容都为我进一步深入学习和研究提供了宝贵的指导。
评分这本《MATLAB神经网络编程》简直是为我这样的“动手派”读者量身定做的。我之前尝试过其他一些关于机器学习的书籍，虽然理论讲得很深，但往往在实际操作层面就戛然而止，让我常常感觉“纸上谈兵”。这本书则完全不同，它将理论与实践的结合做得淋漓尽致。作者在讲解每一个算法或模型时，都会立即给出相应的MATLAB代码实现。而且，这些代码不是那种“拿来主义”，而是充满了教学意图。比如，在讲解反向传播算法时，书中不仅展示了核心的梯度下降过程，还细致地解释了如何计算损失函数、如何更新权重和偏置。最让我印象深刻的是，书中还提供了如何利用MATLAB的神经网络工具箱来简化整个训练过程的示例。这意味着，即使你不熟悉底层的数学推导，也可以通过调用现成的函数，快速搭建并训练自己的神经网络。这极大地降低了学习门槛，让我能够更专注于理解网络的结构和性能。书中对各种常见问题的解决方案，例如过拟合、欠拟合以及如何选择合适的学习率等，也都有非常实用的建议和代码示例。我最近正在尝试将书中的知识应用到我的一个数据分析项目中，通过构建一个分类模型来预测用户行为，取得了非常不错的效果，这让我对深度学习的未来充满了信心。
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