人工神经网络与模拟化计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:阎平凡 张长水

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2000-11-01

价格:36.00元

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isbn号码:9787302039778

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 神经网络
• 人工智能与信息处理
• 计算机
• 人工神经网络
• 模拟计算
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• 计算方法
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• 数据处理
• 模式识别

《数字时代下的决策艺术：算法、模型与应用》 在这个信息爆炸、数据唾手可得的时代，如何从海量数据中提炼有价值的洞察，并将其转化为明智的决策，已成为个人、企业乃至社会面临的核心挑战。本书《数字时代下的决策艺术：算法、模型与应用》正是致力于探索这一前沿课题，为读者提供一套系统性的思维框架与实践指南。 本书并非聚焦于某一特定技术领域，而是从更宏观的视角出发，深入剖析驱动现代决策过程的关键要素。我们首先将目光投向算法的基石。算法是解决问题的步骤化指令，是计算机科学的灵魂。本书将详细介绍各类经典及现代算法的原理与思想，包括但不限于搜索算法（如二分查找、广度优先搜索）、排序算法（如快速排序、归并排序）、图算法（如Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法），以及用于优化问题的算法（如梯度下降）。我们将强调理解算法的本质——如何高效地处理信息、寻找最优解，以及在不同场景下的适用性。本书不会停留在理论层面，而是通过丰富的实例，展示这些算法如何在实际问题中发挥作用，例如在物流路径规划、资源分配、数据检索等领域。 在算法的基石之上，我们进一步构建起决策模型的体系。模型是将现实世界抽象为数学或逻辑表示的过程，是理解复杂系统、预测未来趋势、辅助决策制定的有力工具。本书将涵盖多种重要的模型类型，包括统计模型（如线性回归、逻辑回归、时间序列模型）、概率模型（如贝叶斯网络）、优化模型（如线性规划、整数规划）以及仿真模型。我们将深入探讨不同模型的假设、优缺点、构建方法及其解释性。本书强调，模型的选择与构建是一个需要深刻理解问题背景、数据特性以及预期目标的艺术。我们将引导读者思考，如何在不确定性中捕捉规律，如何量化风险，以及如何评估模型的有效性。 随着大数据时代的到来，数据驱动的决策成为主流。本书将详细阐述如何有效地收集、清洗、分析和可视化数据，以支持科学的决策。我们将探讨数据预处理的重要性，如缺失值处理、异常值检测、特征工程等，这些步骤直接影响模型的性能和决策的准确性。在数据分析方面，本书将介绍描述性统计、推断性统计以及探索性数据分析（EDA）的技术，帮助读者理解数据的分布、关联和潜在模式。可视化是传达数据洞察的关键环节，本书将介绍各种图表类型及其适用场景，以及如何利用可视化工具清晰有效地呈现分析结果。 更进一步，本书将带领读者走进机器学习的广阔天地，将其视为构建智能决策系统的核心驱动力。我们将详细介绍监督学习、无监督学习和强化学习的基本概念与核心算法。在监督学习方面，我们将覆盖分类算法（如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯）和回归算法（如多项式回归、岭回归）。在无监督学习方面，我们将探索聚类算法（如K-means、DBSCAN）和降维算法（如主成分分析PCA）。本书还将引入强化学习的基本原理，探讨智能体如何在与环境的交互中学习最优策略，这对于构建能够自主适应环境变化的决策系统至关重要。我们将强调模型训练、评估与调优的实践过程，以及如何避免过拟合和欠拟合等常见问题。 本书的另一大亮点在于其广泛的应用前景。我们将深入探讨算法、模型和数据驱动方法在不同领域的实际应用，包括： 商业决策：在市场营销、客户关系管理（CRM）、风险管理、供应链优化、产品推荐等方面，如何利用数据分析和机器学习来提升效率、降低成本、增加收益。 金融领域：在股票预测、信用评分、欺诈检测、量化交易等方面，如何构建鲁棒的模型来管理风险和把握投资机会。 医疗健康：在疾病诊断、药物研发、个性化治疗、公共卫生监测等方面，如何利用数据分析和模型来改善患者的护理和健康结果。 科学研究：在生物信息学、天文学、物理学等领域，如何利用计算方法来分析复杂数据、发现新规律、推动科学进步。 社会治理：在城市规划、交通管理、环境监测、公共安全等方面，如何运用数据驱动的决策来提升社会运行效率和居民生活质量。 本书的语言风格力求严谨而不失生动，理论阐述清晰明了，数学公式的使用恰到好处，并配以大量的图示和实例，帮助读者更好地理解抽象概念。我们旨在让不同背景的读者，无论是计算机科学专业的学生、数据分析师、商业决策者，还是对人工智能和数据科学感兴趣的普通读者，都能从中获益。 《数字时代下的决策艺术：算法、模型与应用》是一本面向未来、赋能实践的著作。它将帮助您掌握驾驭数据、构建模型的关键技能，从而在瞬息万变的数字时代做出更明智、更有效的决策。本书不仅仅是一本技术手册，更是一次关于如何利用智能工具理解世界、改造世界的探索之旅。

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这本书的名字，我得承认，一开始给我一种“硬核”的科学读物的感觉。我一直对计算机科学的前沿领域充满兴趣，特别是那些能够模拟人类智能的技术。“人工神经网络”无疑是其中的翘楚，我希望能在这本书里找到关于它究竟是如何学习、如何推理的答案。比如，我会很好奇，究竟是什么样的数学原理支撑着神经网络的强大能力？作者会不会深入讲解反向传播算法的核心思想，以及如何通过调整权重来“训练”神经网络？我尤其期待书中能够探讨不同类型的神经网络，例如深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别上的应用，或者循环神经网络（RNN）在序列数据处理上的优势。同时，“模拟化计算”这个词也引发了我的好奇心。我猜想，这可能涉及到用更接近生物体的方式来模拟计算，而不是传统的二进制逻辑。有没有可能通过模拟大脑的神经元连接和信号传递来构建更高效、更具鲁棒性的计算系统？我希望书中能有一些关于这方面的介绍，比如神经形态计算的研究进展，或者如何利用物理过程来模拟神经网络的计算。如果这本书能给我提供一些关于如何构建和训练神经网络的实践指导，甚至是解决实际问题的案例分析，那将非常有价值。

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最近对“计算”这个词越来越敏感，感觉无论做什么事情，背后都离不开强大的计算能力。而“人工神经网络”和“模拟化计算”这两个概念结合在一起，在我看来，预示着一种更深层次的智能涌现。我一直在思考，为什么神经网络在处理某些复杂模式时会如此得心应手，而传统的算法却显得力不从心？这本书会不会深入剖析神经网络的“黑箱”，揭示其内部的学习机制和决策过程？我希望作者能够用通俗易懂的方式，解释诸如梯度下降、损失函数、过拟合与欠拟合等关键概念，并说明它们是如何共同作用，让神经网络“学会”做事的。另外，关于“模拟化计算”，我脑海里闪过的画面是，是不是可以把神经网络想象成一个巨大的、可调节的电子电路，通过模拟电信号的流动来完成计算？或者，有没有可能利用生物的神经元网络本身来执行计算任务？书中会不会涉及一些具体的模拟化计算硬件，比如神经形态芯片？我对这些技术在加速AI训练和降低能耗方面的潜力感到非常兴奋。我希望这本书能够提供一些关于如何设计和优化神经网络模型，以及如何利用模拟化计算技术来提升AI性能的实用建议，让我能够更深入地理解并应用于实际问题。

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坦白说，看到《人工神经网络与模拟化计算》这个书名，我脑海里第一时间想到的就是那些科幻电影里描绘的未来科技场景。我对人工智能的兴趣由来已久，尤其着迷于那些能够模仿人类思维方式的技术。“人工神经网络”这个词，在我看来，就是通往理解人工智能核心奥秘的一扇门。我希望这本书能够深入浅出地讲解神经网络的基本原理，例如它的结构、它是如何进行信息处理的，以及它与我们大脑的神经元网络在概念上的联系。我特别想知道，为什么神经网络在处理海量数据和复杂模式时能表现出如此惊人的能力？书中会不会分享一些关于神经网络的训练方法，比如各种优化算法，以及如何评估神经网络的性能？而“模拟化计算”，这个词则让我对书的深度和广度有了更高的期待。我理解的模拟化计算，可能是在物理世界中寻找能够模拟计算过程的载体，而不是依赖于纯粹的数字逻辑。有没有可能利用一些物理现象，比如电、磁或者光学效应，来构建能够执行神经网络计算的系统？我希望这本书能带领我探索这些前沿领域，了解最新的研究动态，甚至能从中获得一些启发，思考如何将这些理论应用到实际的工程项目中。

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拿到这本书，我首先是被它封面上那种科技感十足的设计吸引了。我一直觉得，科技发展到一定程度，很多东西就变得非常“聪明”，而“人工智能”和“神经网络”无疑是这些“聪明”技术的核心。我尤其感兴趣的是，作者是如何将“模拟化计算”这个概念融入其中的。我理解的模拟化计算，更多地是在物理世界中通过某种载体来模仿某些计算过程，而不是纯粹的数字运算。不知道这本书会不会探讨一些非传统的计算方式，比如光计算、量子计算或者生物计算在人工智能领域的潜力？我很好奇，有没有可能通过模拟物理系统来加速神经网络的训练，或者解决一些当前传统计算机难以处理的问题？比如说，在图像识别方面，是不是可以通过模拟视觉皮层的处理机制来构建更高效的神经网络？或者在自然语言处理方面，有没有可能通过模拟人脑的语言生成和理解过程，来创造出更具创造性和理解力的AI？我希望能读到一些关于这些前沿方向的探讨，即使不涉及具体的实现细节，也能让我对未来的AI发展方向有一个更清晰的认知。这本书会不会分享一些行业内的最新研究成果，或者对未来AI的发展趋势做出一些预测？我对这些内容非常期待，希望能从中获得一些启发。

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这本书，我得说，名字听起来就挺高大上的。我一看到“人工神经网络”这几个字，脑子里就自动浮现出各种复杂的数学公式和算法模型，感觉像是要进入一个深邃的科学世界。我一直对人工智能的底层原理特别好奇，尤其想知道那些能够识别图像、听懂语言的“大脑”是如何被构建出来的。这本书如果能深入浅出地解释这些核心概念，比如反向传播算法、激活函数的作用，甚至是不同神经网络架构（CNN、RNN）的区别和适用场景，那就太棒了。我希望它不仅仅是理论的堆砌，而是能有一些直观的比喻和实际的应用案例，让我这样的非专业人士也能领略到其中的魅力。比如，讲讲神经网络是如何学习下棋的，或者是如何识别猫和狗的。同时，“模拟化计算”这个词也让我产生了联想，是不是涉及到用模拟系统来解决计算难题？比如，生物神经元的工作方式本身就是一种天然的模拟计算，书中会不会探讨如何借鉴生物的智慧来设计更高效的人工智能？我特别期待能看到一些关于模拟退火、遗传算法之类的内容，这些都是非常有意思的计算方法，它们在解决复杂优化问题时往往能展现出惊人的效果。总的来说，我希望这本书能成为我打开AI世界大门的钥匙，既有深度又不失趣味性，让我能够真正理解并开始思考如何应用这些强大的工具。

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很适合做入门

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