人工神经网络导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国水利水电出版社

作者:张青贵 编

出品人:

页数:240

译者:

出版时间:2004-1

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787508423838

丛书系列:

图书标签:

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《算法革命：塑造智能未来的驱动力》 在这瞬息万变的数字时代，一股颠覆性的力量正悄然重塑我们的生活、工作乃至思维方式。它不是来自遥远的星系，也不是来自某种神秘的哲学思潮，而是根植于我们对计算的深刻理解和对数据潜能的极致挖掘。这本书，《算法革命：塑造智能未来的驱动力》，将带您踏上一段探索之旅，揭示驱动这一革命的核心——算法的奇妙世界。 本书并非专注于某一特定领域的技术手册，而是致力于从宏观视角审视算法如何成为现代社会运转的底层逻辑。我们将追溯算法概念的起源，从古老的数学原理到现代计算机科学的蓬勃发展，理解它们如何从抽象的公式演变为解决现实世界复杂问题的强大工具。您将了解到，算法不仅仅是计算机程序的编写规则，更是解决问题的思维框架，是逻辑推理的精妙艺术。 《算法革命》将深入剖析当前最引人注目的算法分支及其广泛应用。我们将探讨： 数据驱动的智慧： 机器学习算法如何从海量数据中学习模式，预测未来，并实现自动化决策。从推荐系统到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，您将看到数据与算法如何协同作用，创造出前所未有的智能应用。我们将解释这些算法背后的基本原理，例如监督学习、无监督学习和强化学习，以及它们在不同场景下的独特价值。 优化与效率的追求： 探索组合优化、图算法、以及各种搜索算法如何在物流、生产调度、网络设计等领域实现效率的最大化。理解这些算法如何帮助我们找到最佳解决方案，克服资源限制，并做出更经济、更有效的决策。 模拟与预测的边界： 审视模拟算法和统计建模如何帮助我们理解复杂系统，预测天气变化、市场趋势、甚至疾病传播。我们将了解数值模拟、蒙特 احتمالات (概率论) 等方法如何为科学研究和商业决策提供宝贵的洞察。 安全与信任的基石： 深入了解密码学算法如何保障我们的数据安全，区块链技术如何构建去中心化的信任体系，以及它们如何应对日益增长的网络威胁。您将认识到算法在数字世界的安全基石作用。 推理与决策的革新： 探究逻辑推理算法、规划算法如何在人工智能系统中实现自主决策和智能交互。从智能客服到机器人导航，算法如何赋予机器“思考”和“行动”的能力。 本书的独特之处在于，它并非简单罗列技术细节，而是强调算法与人类社会、经济、伦理之间的深刻联系。我们将讨论算法可能带来的社会影响，包括就业结构的改变、信息茧房的形成、以及数据隐私的挑战。更重要的是，我们将探讨如何在拥抱算法带来的便利和进步的同时，审慎地应对其潜在的负面效应，确保技术的发展符合人类的福祉。 《算法革命》的目标读者群非常广泛。如果您是计算机科学、数据科学、人工智能等领域的学生或从业者，本书将为您提供坚实的理论基础和前沿的视野。如果您是对科技发展充满好奇的普通读者，本书将以清晰易懂的语言，带您领略算法的魅力，理解它们如何影响您的日常生活。如果您是一位企业管理者或政策制定者，本书将帮助您洞察算法的战略价值，把握科技变革的脉搏，做出更明智的决策。 阅读《算法革命：塑造智能未来的驱动力》，您将获得： 对算法核心概念的深刻理解： 从基础原理到高级应用，全方位掌握算法的精髓。 对现代科技趋势的前瞻性洞察： 理解数据科学、人工智能等领域的发展脉络。 对算法社会影响的理性认知： 审视技术进步与人类社会发展的关系。 激发您对未来科技的思考和想象： 认识到算法在构建智能未来中的关键作用。 在这个算法驱动的时代，理解算法就是理解未来。《算法革命》将为您点亮前行的道路，帮助您在这个日新月异的世界中，洞悉机遇，迎接挑战，共同塑造一个更智能、更美好的未来。

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我非常喜欢这本书在阐述概念时的那种“抽丝剥茧”的耐心。它不像市面上许多流行的技术书籍那样，为了追求速度而牺牲深度，草草带过一些核心概念。相反，对于诸如反向传播的链式法则应用，作者用了足足两章的篇幅，辅以多种不同的数学表达形式（矩阵形式、向量形式），确保读者能够从任何一个角度都能清晰地掌握其精髓。这种对教学严谨性的坚持，让这本书具备了成为经典教材的潜力。同时，作者对历史脉络的梳理也非常到位，你知道这项技术并非凭空出现，而是经历了漫长的探索和修正。当我读到早期网络在处理非线性问题时遇到的瓶颈时，我仿佛能感受到当年研究者们的困惑与挣扎。这本书给我最大的收获是，它让我对这个领域建立起了一种敬畏之心，明白任何伟大的成就都建立在无数次细致入微的探索之上，而不是一蹴而就的奇迹。

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说实话，我原本期待能看到更多关于最新、最前沿模型架构的介绍，比如Transformer的最新变体或者生成对抗网络（GAN）的奇思妙想。然而，这本书的基调显然是建立在奠基石之上的。它更像是一部“武学秘籍”的内功心法篇，而不是招式篇。当我读到那些关于感知机局限性的讨论，以及如何通过多层结构来克服“异或”问题时，我开始明白作者的意图了。这种对基础理论的执着，恰恰是它最宝贵的地方。在如今这个技术迭代飞速的时代，太多人追逐新名词而忽略了底层原理的坚固性。这本书就像一位严厉的老师，强迫你停下来，审视你所学知识的根基是否牢固。虽然阅读过程中的确略显枯燥，特别是对早期的收敛性证明和收敛速度分析，但我现在能够更好地判断一个新模型的优缺点，而不是盲目地跟风。这种“慢工出细活”的叙事风格，对于想在这个领域走得更远的人来说，是不可或缺的“定海神针”。

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这本厚重的书摆在书桌上，就给我一种沉甸甸的学术气息。初次翻阅时，那种感觉就像是踏入了一个全新的、充满复杂逻辑的迷宫。我原以为我对机器学习的理解已经算得上是入门级别了，但这本书的深度和广度，立刻让我体会到了“冰山一角”的真正含义。它没有急于展示那些光鲜亮丽的成果，而是扎扎实实地从最基础的神经元模型讲起，将每一个数学推导都掰开了揉碎了呈现。对于那些真正想弄明白“黑箱”内部运作原理的人来说，这简直是福音。我记得光是理解激活函数的不同特性及其对模型收敛性的影响，我就花费了整整一个下午。书中的图示清晰而精准，每一个流程图都像是精心设计的路线图，引导着我逐步深入。特别是关于反向传播算法的章节，作者用一种近乎诗意的语言描述了梯度下降的过程，将抽象的数学概念具象化。合上书本时，我感觉我的知识体系被重新构建了一遍，不再是零散的知识点堆砌，而是形成了一个有机的、坚实的知识结构。它确实要求读者投入大量的时间和精力去消化，但你付出的每一分钟，都会以更深刻的理解作为回报。

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这本书在构建理论框架时展现出了一种令人赞叹的宏大视野。它不仅涵盖了前馈网络的基本范式，还花了大量的篇幅去探讨不同优化策略的细微差别，比如动量法、自适应学习率方法的演进路径。我印象特别深刻的是，作者在讲解正则化技术时，并没有止步于Dropout，而是深入剖析了L1和L2范数的本质区别，以及它们在稀疏性和权重平滑化方面的不同侧重。这种对细节的把控，使得我对“模型泛化能力”的理解不再是模糊的概念，而是可以量化、可以设计的目标。阅读这本书的过程，与其说是学习知识，不如说是在学习一种“科学的思维方式”。它教会我如何系统地思考一个复杂问题的各个组成部分，并理解它们之间错综复杂的相互依赖关系。虽然我对某些章节的数学推导感到吃力，但最终理解后的豁然开朗感，是其他任何读物都无法比拟的。

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这本书的排版和语言风格，让我感觉像是在阅读一篇高质量的学术综述，而不是一本面向“大众读者”的入门教材。它很少使用那些吸引眼球的案例分析，而是专注于严谨的逻辑推导和严密的论证。我特别欣赏作者在处理不同网络类型时的比较和对比。比如，在讨论卷积网络（CNN）和循环网络（RNN）的设计哲学时，作者并非简单地罗列结构差异，而是深入挖掘了它们各自是为了解决哪一类数据的内在结构特性而诞生的。这让我对“为什么是这种结构”有了更深的洞察力。不过，对于初次接触这些概念的读者，我必须得说，这本书的门槛相当高。它的参考文献列表冗长而权威，每一句话似乎都深思熟虑过。我甚至需要时不时地停下来，查阅一些高等数学和线性代数的概念，才能跟上作者的思维步伐。它不是那种可以让你在通勤路上轻松翻阅的书籍，它需要你坐下来，备好笔和纸，全神贯注地与其“对话”。

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好希望有人总结一下到底该怎么学神经网络，感觉好难入门。。。

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