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出版者:国防工业出版社

作者:董长虹

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2005-1-1

价格:29.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787118035391

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• Matlab
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• 2014wish
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《深度学习的数学基础与实践》 本书致力于为读者构建扎实的深度学习理论基石，并辅以生动详实的实践案例，旨在培养具备独立思考与解决复杂问题能力的深度学习工程师。本书内容聚焦于深度学习核心概念背后的数学原理，摒弃了浅尝辄止的叙述方式，深入剖析了支撑现代神经网络的代数、微积分、概率统计以及最优化理论。 第一部分：数学基石 本部分将从最基础的数学概念出发，系统梳理深度学习所需的知识体系。 第一章：线性代数精要 向量空间与线性变换： 介绍向量、矩阵的基本运算，以及它们在特征提取和数据表示中的作用。重点讲解矩阵乘法、转置、逆矩阵、行列式等概念，并阐述它们如何映射数据的高维特征。 特征值与特征向量： 深入探讨特征值与特征向量在降维（如主成分分析PCA）、理解数据协方差结构中的重要性。 奇异值分解 (SVD)： 详细介绍SVD的分解原理及其在图像压缩、推荐系统等领域的应用，揭示其强大的数据分析能力。 范数与距离： 讲解L1、L2范数等概念，以及它们在正则化、衡量向量长度与相似度中的作用。 第二章：微积分的深度探索 导数与梯度： 详细讲解单变量和多变量函数的导数概念，重点介绍梯度下降算法的核心——梯度。通过形象的比喻和数学推导，阐明梯度如何指引模型参数的优化方向。 链式法则与反向传播： 深入剖析链式法则在多层神经网络中计算梯度的原理，并详细介绍反向传播算法的实现流程，这是训练神经网络的基石。 Hessian矩阵与二阶优化： 介绍Hessian矩阵的定义及其在分析函数曲率、探索局部最优和鞍点中的作用。简要介绍二阶优化方法，如牛顿法，及其在某些场景下的优势。 第三章：概率统计与信息论 概率分布与随机变量： 介绍常见的概率分布（如高斯分布、伯努利分布），以及它们在建模不确定性和数据生成中的应用。 期望、方差与协方差： 讲解这些统计量如何描述数据的中心趋势、离散程度和变量间的线性关系。 最大似然估计 (MLE) 与贝叶斯推断： 详细介绍MLE如何根据观测数据找到最优模型参数，并引入贝叶斯推断的思想，阐述先验知识如何融入模型。 交叉熵与KL散度： 深入讲解交叉熵作为分类任务损失函数的原理，以及KL散度衡量两个概率分布之间差异的应用，特别是在生成模型中。 第二部分：深度学习核心模型与算法 本部分将在此数学基础上，系统讲解当前主流的深度学习模型和训练算法。 第四章：神经网络基础 感知机与多层感知机 (MLP)： 从最简单的感知机模型出发，逐步构建多层感知机，讲解激活函数（ReLU, Sigmoid, Tanh）的选择及其作用。 损失函数与优化器： 详细介绍均方误差 (MSE)、交叉熵等常用损失函数，以及随机梯度下降 (SGD)、Adam、RMSprop等主流优化器的原理与特点，分析它们在加速收敛和提高模型泛化能力方面的差异。 第五章：卷积神经网络 (CNN) 的奥秘 卷积操作与感受野： 深入剖析卷积层的原理，理解其如何通过滤波器提取局部特征。详细讲解感受野的概念及其在层层递进中扩大特征提取范围的作用。 池化层与全连接层： 介绍池化层（最大池化、平均池化）如何实现特征的下采样和维度约简，以及全连接层在分类任务中的作用。 经典CNN架构解析： 深入解析LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、Inception等经典CNN架构的设计思想、关键创新点以及它们在图像识别领域取得的突破。 CNN在计算机视觉中的应用： 结合具体案例，讲解CNN在图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等领域的实际应用。 第六章：循环神经网络 (RNN) 与序列建模 RNN的基本结构与梯度消失/爆炸问题： 讲解RNN的循环结构及其处理序列数据的能力，并详细分析梯度消失与爆炸问题，这是RNN训练中的主要挑战。 长短期记忆网络 (LSTM) 与门控循环单元 (GRU)： 详细介绍LSTM和GRU的门控机制，阐述它们如何有效地缓解梯度消失问题，并增强模型对长期依赖关系的捕捉能力。 RNN在自然语言处理中的应用： 结合机器翻译、文本生成、情感分析、语音识别等典型NLP任务，展示RNN及其变种的强大威力。 第七章：先进的深度学习技术 注意力机制 (Attention Mechanism)： 深入讲解注意力机制的原理，特别是自注意力机制（Self-Attention），及其在Transformer模型中的核心地位，理解其如何实现对序列中重要信息的动态聚焦。 Transformer模型： 详细解析Transformer的Encoder-Decoder架构，理解其如何通过自注意力和位置编码实现并行计算和强大的序列建模能力，并介绍BERT、GPT等预训练模型的思想。 生成对抗网络 (GAN) 的原理与应用： 详细介绍GAN的生成器（Generator）与判别器（Discriminator）之间的博弈过程，理解其如何生成逼真度极高的数据。 迁移学习与模型部署： 讲解迁移学习的理念，如何利用预训练模型加速新任务的学习。同时，初步探讨模型在不同平台上的部署策略。 第三部分：实践与进阶 本部分将引导读者将理论知识付诸实践，并探索更前沿的领域。 第八章：实践项目开发 环境搭建与工具链： 指导读者搭建深度学习开发环境，熟悉TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，以及NumPy、Pandas等数据处理库。 从数据到模型： 通过多个实际项目，如图像分类器、文本情感分析器、简单的推荐系统等，带领读者完整经历数据预处理、模型构建、训练、评估与调优的全过程。 代码实现与调试技巧： 提供清晰的代码示例，并分享有效的代码调试和问题排查方法。 第九章：模型评估与优化 性能指标解读： 深入理解准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等模型评估指标，并学会根据任务需求选择合适的指标。 过拟合与欠拟合分析： 详细分析过拟合和欠拟合的成因，并介绍正则化（L1, L2, Dropout）、早停法、数据增强等常用技术来解决这些问题。 超参数调优策略： 介绍网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等超参数调优方法，帮助读者找到最优的模型配置。 第十章：前沿探索与未来趋势 图神经网络 (GNN)： 简要介绍GNN的基本原理及其在社交网络分析、分子结构预测等领域的应用。 强化学习简介： 引入强化学习的基本概念，如智能体（Agent）、环境（Environment）、奖励（Reward）等，并简要介绍其在游戏AI、机器人控制等领域的潜力。 深度学习的伦理与挑战： 探讨深度学习模型的可解释性、公平性、隐私保护等重要议题。 本书的编写风格力求严谨而不失通俗，理论推导清晰，实践案例丰富，旨在为读者提供一条通往深度学习领域的坚实路径。无论您是希望深入理解深度学习原理的研究人员，还是渴望掌握核心技能的工程师，本书都将是您宝贵的学习资源。

评分☆☆☆☆☆

我是搞机械的，可是老师的项目要用到神经网络，于是我查阅了很多书籍，但是有价值的书太少了，语句很难懂，对神经网络讲解的也是粗枝大叶。知道我看到了这本书，我才对神经网络有了清晰地认识。 这本书的优点是很基础，能都对这种神经网络从最基本的原理和结构上给...

评分☆☆☆☆☆

我是搞机械的，可是老师的项目要用到神经网络，于是我查阅了很多书籍，但是有价值的书太少了，语句很难懂，对神经网络讲解的也是粗枝大叶。知道我看到了这本书，我才对神经网络有了清晰地认识。 这本书的优点是很基础，能都对这种神经网络从最基本的原理和结构上给...

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的优点就是结构清晰，内容简单。我当时从学校的图书馆接回来，花了两个晚上就把它看完了，也算是进了神经网络的门吧。如果想快速入门，那么这本书可以帮到你。 当然了，如果你想懂得更多，比如说选取更好的参数，想用遗传算法进行优化的话我建议看看神经网络43个案例...  

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本《Matlab神经网络与应用》真是让我大开眼界！我一直对人工智能领域充满好奇，尤其是神经网络，感觉它像是计算机能够“思考”的基石。拿到这本书的时候，我原本就抱着学习理论知识，了解神经网络是如何运作的心态。然而，这本书远超出了我的预期。作者并没有枯燥地罗列公式和算法，而是用一种非常直观、易于理解的方式，将复杂的概念层层剖析。比如，在介绍感知机时，书中不仅仅给出了数学模型，还配有生动的比喻和图示，让我一下子就抓住了它的核心思想：如何通过权重的调整来模拟神经元的学习过程。更让我惊喜的是，书中还详细讲解了如何利用Matlab强大的编程能力来实现这些算法。我之前一直觉得编程和理论学习是两条独立的道路，这本书却巧妙地将它们融合在一起。通过实际的代码示例，我能够亲手搭建一个简单的神经网络，并观察它的学习效果。这种“边学边练”的学习模式，让我对神经网络的理解不再停留在概念层面，而是真正拥有了将其付诸实践的能力。我尤其喜欢书中关于BP神经网络的讲解，从误差反向传播的原理到梯度下降法的应用，都写得条理清晰，即使我是一个初学者，也能跟随作者的思路一步步理解。这本书的实践性极强，我相信它能帮助我迅速入门神经网络领域，为我后续更深入的学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深软件工程师，我手中阅览过的技术书籍不计其数，但《Matlab神经网络与应用》这本书给我留下的印象却是独树一帜的。我关注神经网络技术已经有一段时间了，主要是想了解如何在实际的工程项目中应用这些前沿技术，尤其是在数据分析和模式识别方面。这本书最吸引我的地方在于其高度的实操性。很多书籍虽然理论讲得很透彻，但在实际落地时却常常显得乏力，而这本书恰恰弥补了这一不足。它不仅仅是理论的堆砌，更多的是将理论知识转化为可执行的Matlab代码。书中提供的每一个案例都经过精心设计，从数据预处理到网络训练，再到结果的评估，都给出了详尽的步骤和代码示例。我特别欣赏书中对不同类型神经网络的介绍，比如多层感知机、RBF网络，甚至还涉及到了卷积神经网络和循环神经网络的一些基础概念。作者在讲解这些复杂模型时，并没有回避其数学本质，而是用一种更贴近工程实现的视角去阐释，让我在理解算法的同时，也能清晰地知道如何在Matlab中高效地实现它们。书中的例子涵盖了图像识别、时间序列预测等多个实际应用场景，这让我对神经网络在解决现实问题中的潜力有了更直观的认识。我迫不及待地想将书中介绍的技巧和代码应用到我目前负责的项目中，相信它能够极大地提升我的工作效率和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对前沿技术充满好奇的学生，一直想深入了解神经网络在人工智能领域扮演的角色，并希望能通过实践来巩固学习。《Matlab神经网络与应用》这本书，无疑是我近期最满意的一本学习资料。我之前尝试过阅读一些关于神经网络的理论书籍，但常常因为概念过于抽象而感到沮丧。而这本书，通过Matlab这个强大的平台，将理论与实践完美地结合在了一起。我最喜欢的是书中讲解BP神经网络的部分，它不仅仅是简单地给出公式，而是通过图文并茂的方式，一步步展示了误差是如何从输出层反向传播到输入层，以及权重是如何根据误差进行更新的。更让我兴奋的是，书中提供了可以直接运行的Matlab代码，我跟着代码敲了一遍，发现自己真的可以构建出一个能够学习和预测的神经网络，这种亲手实践带来的感觉是任何理论知识都无法比拟的。书中的案例也非常贴合实际，例如图像识别和文本分类，这些都是我非常感兴趣的应用方向。通过学习这些案例，我不仅掌握了构建神经网络的基本流程，还学会了如何根据不同的问题选择合适的网络结构和训练策略。这本书让我觉得，学习神经网络不再是一件枯燥乏味的事情，而是一个充满探索和创造的过程。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对能够模拟人脑学习机制的神经网络技术都抱有浓厚的兴趣，但总觉得它离自己很遥远，难以入手。《Matlab神经网络与应用》这本书，简直就是为我这样的“小白”量身定做的。我并非计算机专业出身，在接触这本书之前，对编程的理解也仅限于一些基础的脚本编写。然而，这本书却用一种循序渐进、由浅入深的方式，引导我一步步走进了神经网络的世界。从最简单的神经元模型开始，到后面复杂的网络结构，作者都能够用通俗易懂的语言加以解释，并辅以Matlab的实践操作。我最喜欢的是书中大量的插图和图表，它们将抽象的数学概念可视化，让我能够轻松地理解权重的更新、激活函数的意义等。而且，书中并没有直接抛出大量的代码，而是先讲解了算法的原理，再给出相应的Matlab代码实现，这样我不仅学会了“怎么做”，更理解了“为什么这么做”。通过书中提供的实例，我能够独立完成一个简单的分类任务，甚至尝试着调整网络结构来优化性能，这种成就感是前所未有的。这本书的实用性让我觉得，学习神经网络不再是遥不可及的科学，而是可以切实掌握并应用于解决实际问题的工具。

评分☆☆☆☆☆

对于我而言，机器学习中的神经网络一直是一个充满吸引力但也稍显晦涩的领域，我一直渴望找到一本能够既讲解理论深度，又能指导实际操作的书籍。《Matlab神经网络与应用》这本书，可以说是完美地契合了我的需求。我关注的重点在于如何利用神经网络进行数据挖掘和预测分析，尤其是如何在实际项目中，通过合理的模型设计和训练，获得有意义的结果。这本书在这方面做得尤为出色。它不仅仅停留在理论的层面，而是将理论与Matlab的强大工具相结合。我惊叹于书中对各种神经网络模型，如BP、RBF、SVM等，讲解的清晰度和深度。作者在解释这些模型时，总是能够抓住其核心思想，并用直观的语言阐释其工作原理，这对于我这样一个需要理解模型内在机制的人来说，是非常宝贵的。更重要的是，书中提供了大量的、可以直接运行的Matlab代码示例，覆盖了数据导入、预处理、模型构建、训练、调参以及结果分析的全过程。我尝试着复现了书中关于股票价格预测的案例，通过调整网络结构和训练参数，我看到了模型性能的提升，这让我对神经网络在量化分析领域的应用有了更坚定的信心。这本书为我提供了一个坚实的实践平台，让我能够将理论知识转化为实际的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

例子不错

评分☆☆☆☆☆

例子不错

评分☆☆☆☆☆

也就是入个门了，，好多bug的感觉。。。空

评分☆☆☆☆☆

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也就是入个门了，，好多bug的感觉。。。空