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出版者:清华大学出版社

作者:[印度]Satish Kumar

出品人:

页数:736

译者:

出版时间:2006-8

价格:73.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302135524

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
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《神经网络》 这本书以宏大的视角，深入剖析了人工智能领域一颗璀璨的明珠——神经网络的发展历程、核心原理及其在现代科技和社会中的深远影响。它并非一本简单的技术手册，而是试图构建一个完整的知识框架，让读者能够透彻理解这一革命性技术的精髓。 第一部分：溯源与萌芽——智慧的火花 开篇，作者将我们带回神经网络的起源。从早期的神经生理学研究，特别是麦卡洛克-皮茨模型（McCulloch-Pitts model）对生物神经元的数学抽象，到弗兰克·罗森布拉特（Frank Rosenblatt）提出的感知器（Perceptron），我们得以窥见人类对模仿大脑智能的早期尝试。这一部分着重讲述了这些先驱者们如何构思出第一个最简单的计算模型，它们是如何模拟生物神经元进行信息处理的，尽管它们的能力有限，但却播下了人工智能的种子。作者会详细介绍这些早期模型的结构、工作方式以及它们所面临的理论瓶颈，例如单层感知器的局限性，为后续的发展铺垫了必要的历史背景。 第二部分：核心构建——感知与学习的引擎 随着技术的发展，单层感知器的局限性被突破，多层感知器（Multi-layer Perceptron, MLP）应运而生。本书将细致地讲解MLP的架构，包括输入层、隐藏层和输出层的构成，以及层与层之间全连接的特点。我们将深入理解激活函数的关键作用，它们如何为网络引入非线性，从而处理更复杂的问题。 本书的重点之一在于阐述反向传播算法（Backpropagation Algorithm）。作者将以清晰的逻辑，一步步解析反向传播如何通过计算误差梯度，并利用梯度下降法来调整网络的权重和偏置，从而实现网络的学习过程。这部分内容将涉及链式法则（Chain Rule）在梯度计算中的应用，以及各种优化算法（如SGD, Adam等）如何加速和稳定学习过程。我们将看到，正是反向传播算法，赋予了神经网络强大的学习能力，使其能够从数据中提取模式并进行预测。 第三部分：百花齐放——神经网络的家族演进 神经网络并非铁板一块，而是发展出了众多各具特色的分支。本书将带领读者探索这些重要分支的核心思想和适用场景。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 这部分将详述CNN如何通过卷积层、池化层和全连接层巧妙地处理图像数据。我们将理解卷积核（kernels/filters）如何捕捉图像的空间特征，池化层如何实现降维和特征鲁棒性，以及CNN在图像识别、目标检测、图像分割等领域的辉煌成就。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）： 针对序列数据（如文本、语音、时间序列），RNN的独特结构——带有“记忆”的循环连接——将被深入剖析。我们将了解RNN如何处理变长序列，以及长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等变体如何有效地解决梯度消失/爆炸问题，从而捕捉长期依赖关系。这使得RNN在自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域取得了巨大成功。 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）： GANs作为一项革命性的生成模型，其“生成器”与“判别器”的对抗机制将得到详尽的阐述。我们将理解GANs如何通过博弈论的原理，让生成器不断学习生成逼真数据，而判别器则负责区分真实数据和生成数据，直至生成器能够“以假乱真”。GANs在图像生成、风格迁移、数据增强等方面展现出惊人的创造力。 Transformer模型： 近年来席卷AI界的Transformer模型，以其自注意力机制（Self-Attention Mechanism）彻底改变了序列建模的范式。本书将深入解析注意力机制如何允许模型在处理序列时，动态地关注输入序列的不同部分，从而捕捉长距离依赖关系，并且易于并行化。这使得Transformer在自然语言处理领域取得了突破性进展，成为大型语言模型（LLMs）的基石。 第四部分：应用浪潮——赋能现实世界的智能 在掌握了神经网络的核心原理和主要分支后，本书将转向其在现实世界中的广泛应用。我们将看到神经网络如何驱动： 计算机视觉： 从人脸识别、自动驾驶的障碍物检测，到医学影像分析中的病灶识别，神经网络正在深刻地改变我们感知和理解视觉信息的方式。 自然语言处理： 机器翻译的质量飞跃、智能助手的问答能力、文本情感分析的精准度，无不彰显着神经网络在理解和生成人类语言方面的强大力量。 推荐系统： 各种电商平台、内容聚合应用的个性化推荐，背后都离不开神经网络对用户行为的深度分析。 医疗健康： 药物发现、基因组学研究、疾病诊断辅助等领域，神经网络正成为科学家和医生不可或缺的工具。 金融科技： 欺诈检测、信用评估、量化交易等，神经网络的应用正在重塑金融服务的效率和安全性。 科学研究： 从粒子物理到天文学，再到材料科学，神经网络正在帮助科学家加速研究进程，发现新的规律。 第五部分：挑战与未来——智能的边界与展望 然而，神经网络的发展并非一帆风顺。本书也将审视当前面临的挑战，例如： 可解释性： “黑箱”问题依然是神经网络的一个主要痛点，如何理解神经网络的决策过程，仍然是研究的重要方向。 数据依赖性： 神经网络通常需要海量数据进行训练，如何处理数据稀疏和偏见问题，以及如何实现小样本学习，是关键的课题。 计算资源： 训练大型神经网络需要巨大的计算能力和能源消耗，如何实现更高效、更绿色的AI计算，是亟待解决的问题。 伦理与安全： AI的偏见、隐私泄露、潜在滥用等伦理和社会问题，需要我们共同思考和应对。 最后，本书将对神经网络的未来发展进行展望。从更深的网络、更复杂的架构，到与认知科学、神经科学的深度融合，再到通用人工智能（AGI）的终极目标，我们将一起探索神经网络可能开辟的更广阔的智能疆域。 《神经网络》是一次对人工智能核心驱动力——神经网络的全面探索。它旨在为读者提供一个坚实的基础，理解过去，洞察现在，并展望智能科技的无限未来。

评分☆☆☆☆☆

蚂蚁在爬行时看上去是那么地自信，似乎有自己的行动计划。否则，它们如何组织起蚂蚁社会的“高速公路”、建造起精致的巢穴和发动大规模的战争？ 事实上，这种看法大错特错。蚂蚁并不是聪明的工程师、建筑师或者战士——至少对于单个蚂蚁来说是这样的，大多数蚂蚁对于下一...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我感觉自己像是在经历一次智慧的洗礼。它不是那种读完就能立刻成为专家的“速成手册”，而更像是一本需要反复品味、细细琢磨的百科全书。作者在逻辑的构建上，可谓是匠心独运。他从最基础的“感知器”模型开始，一步步引导读者深入到深度学习的复杂世界。书中对于各个模型之间联系和区别的阐释，让我豁然开朗，原本模糊的概念变得清晰起来。我尤其欣赏作者在解释复杂算法时所采用的类比和比喻，让那些看似高深的数学原理，一下子变得生动有趣。例如，他将梯度下降比作是在山坡上寻找最低点的过程，这种生动的描述，让我立刻抓住了核心思想。书中还穿插了一些关于模型训练的细节，例如学习率的选择、正则化技术等，这些都是实际应用中非常重要的考量因素，作者的讲解非常到位。我感觉这本书不仅是一本技术指南，更是一种研究方法的启蒙，它教会了我如何去分析问题，如何去构建模型，如何去评估结果。读完这本书，我感觉自己对人工智能的理解，上升到了一个新的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，简直就像是一场精心策划的探险。起初，我抱着一种学习新知识的心态，但随着阅读的深入，我发现自己逐渐被书中那严谨而又充满智慧的逻辑所吸引。作者在处理每一个概念时，都力求做到清晰透彻，深入浅出。比如，在介绍反向传播算法时，他并没有止步于公式的推演，而是花了大量的篇幅去解释其背后的数学原理和直观含义，让我终于能够理解梯度下降是如何一步步优化网络的。书中那些对不同网络架构的比较分析，也极具价值，我能够清楚地了解到CNN在处理图像时的优势，以及RNN在处理序列数据时的特点，并且理解了它们各自的局限性。更让我惊喜的是，作者还穿插了一些历史性的发展脉络，讲述了神经网络从早期的概念提出到如今蓬勃发展的历程，这让我对这项技术有了更全面的认识，也对那些为之奋斗的先驱者们充满了敬意。书中的一些思考题和练习，虽然没有直接给出答案，但却能引导我去主动思考，去探索更深层次的理解。这种“授人以渔”的教学方式，让我受益匪浅。总而言之，这本书不仅提供了一个坚实的知识基础，更培养了我独立思考和解决问题的能力，让我对深度学习的世界充满了更深的好奇。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的，是一场思维的革命。在读这本书之前，我总觉得人工智能离我们很遥远，是科学家们实验室里的高科技。但当我翻开这本书，仿佛被一股强大的力量拉入了那个充满无限可能的世界。作者以一种非常独特的方式，将晦涩难懂的数学和计算机科学概念，转化为易于理解的语言和视觉化的表达。我尤其喜欢他关于“黑箱”的论述，以及如何逐步揭开这个“黑箱”的面纱，去理解神经网络内部的决策过程。书中对各种模型优缺点的对比分析，堪称教科书级别的精彩，让我能够清晰地分辨出，在不同的应用场景下，哪种模型更适合。例如，他用非常直观的例子，解释了如何通过调整网络层数、节点数量以及激活函数，来提高模型的性能。我感觉作者不仅仅是在教授知识，更是在分享他对于智能本质的理解和思考。书中的一些案例研究，让我看到了神经网络在解决现实世界问题时的强大威力，从自动驾驶到医疗诊断，再到个性化推荐，这一切都让我感叹科技的进步。这本书让我对未来有了更清晰的认识，也让我对自身的学习和成长有了新的方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，简洁而富有科技感，那一抹深邃的蓝色和跳跃的橙色光晕，仿佛预示着探索未知的智能世界。拿到手里，厚重的质感便让人心生敬畏，它不像那些轻飘飘的速食读物，更像是一本沉甸甸的宝藏，需要细心挖掘。在开始阅读之前，我花了很长时间去翻阅目录，每一个章节标题都像是一个引人入胜的故事开头，让我对即将展开的旅程充满了期待。从最基础的概念，如神经元的模型和激活函数，到复杂的网络结构，例如卷积神经网络和循环神经网络，再到更前沿的注意力机制和生成对抗网络，每一个环节都似乎被精心安排，循序渐进，难度适中，不会让人望而却步，又能不断激发好奇心。作者在讲解概念时，并没有枯燥地罗列公式和理论，而是辅以大量的图示和生动的比喻，将抽象的数学模型变得具象化，仿佛为我打开了一扇通往神经网络内部运作机制的窗户。尤其是一些关于深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的实际应用案例，让我真切地感受到了这项技术的强大力量，也让我对未来科技的发展充满了无限遐想。这本书不仅仅是关于技术原理的讲解，更是一种思维方式的启迪，它让我学会从数据的角度去思考问题，去理解“学习”的本质，去感受智能的萌芽。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的，是一种前所未有的知识冲击。它以一种极其严谨而又富有洞察力的方式，带领我深入探索了神经网络的奇妙世界。作者的写作风格非常独特，既有科学家的严谨，又不失哲学家的深度。他并没有急于呈现各种复杂的模型，而是花了大量的篇幅去铺垫基础概念，例如信息论、概率统计等，为后续内容的讲解打下了坚实的基础。我尤其赞赏他在解释反向传播算法时所花费的心思，他通过一步步的推导和对中间变量的详细阐释，让我深刻理解了误差是如何在网络中传递并用于更新权重的。书中对不同网络架构的分析，也让我眼前一亮，我能够清晰地看到CNN如何巧妙地利用卷积核来提取图像特征，RNN如何通过记忆单元来处理序列信息。作者还对当前深度学习领域的一些前沿研究方向进行了展望，这让我对未来的技术发展有了更深的思考。读完这本书，我感觉自己仿佛在知识的海洋中遨游，不仅获得了扎实的理论基础，更重要的是，我学会了如何用一种全新的视角去观察和理解这个充满智能的时代。

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