神经网络理论与MATLAB R2007实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:葛哲学

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2007-9

价格:29.80元

装帧:

isbn号码:9787121040894

丛书系列:

图书标签:

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《深度学习算法解析与Python实战》 内容简介 本书致力于深入浅出地剖析深度学习的核心算法原理，并结合时下最流行的Python语言及其强大的深度学习框架，为读者提供一套系统、实用的学习路径。不同于以往的理论堆砌或简单代码搬运，本书旨在构建读者对深度学习模型内在机制的深刻理解，并教会读者如何将这些理论知识转化为实际可行的解决方案。 第一部分：深度学习基石 本部分将从最基础的数学概念开始，为读者铺垫坚实的理论基础。我们将回顾必要的线性代数、微积分和概率论知识，并着重解释它们在深度学习中的应用。例如，矩阵运算在神经网络中的作用、梯度下降原理在模型优化中的核心地位、以及概率模型在特征提取和数据生成中的价值。 在此基础上，我们将详细介绍神经网络的基本构成单元——神经元，以及如何通过多层感知机（MLP）构建简单的分类和回归模型。读者将了解激活函数的作用、权值和偏置的初始化策略、以及前向传播和反向传播的完整流程，并理解损失函数和优化器的选择对模型性能的影响。 第二部分：经典深度学习模型解析 本部分将聚焦于当前深度学习领域中最具代表性和影响力的模型。 卷积神经网络（CNNs）：我们将详细讲解卷积层、池化层、全卷积网络（FCN）等核心组件的工作原理，以及它们如何有效地处理图像数据。通过实例，读者将理解感受野、权值共享等概念如何显著降低模型复杂度并提升特征提取能力。我们将覆盖经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，并分析它们在设计上的演进和创新。 循环神经网络（RNNs）：本节将深入探讨RNNs在序列数据处理中的优势，重点解析RNNs的基本结构、梯度消失/爆炸问题，以及长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）等门控机制如何解决长期依赖问题。我们将通过自然语言处理（NLP）中的文本生成、机器翻译、情感分析等任务，展示RNNs的强大能力。 Transformer模型：我们将详细阐述Transformer模型的核心思想——自注意力机制（Self-Attention），以及它如何颠覆了序列建模的范式。读者将理解多头注意力、位置编码、编码器-解码器结构等关键组成部分，并学习其在NLP领域的卓越表现，如BERT、GPT系列模型的原理。 第三部分：深度学习核心技术与实践 本部分将进一步拓展读者的深度学习知识广度，涵盖一些重要的技术和应用方向。 无监督学习与生成模型：我们将介绍自编码器（Autoencoders）及其变种，如变分自编码器（VAEs），用于数据降维和特征学习。同时，我们将深入探讨生成对抗网络（GANs）的原理，包括生成器和判别器的博弈过程，以及它们在图像生成、风格迁移等领域的应用。 迁移学习与模型微调：本书将讲解如何利用预训练模型来加速和提升新任务的学习效果。读者将理解特征提取、微调等策略，并学习如何在有限的数据集上获得高性能的模型。 模型评估与调优：我们将详细介绍各种模型评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等），并讲解交叉验证、超参数搜索等模型调优技术，帮助读者系统地改进模型性能。 第四部分：Python实战指南 本书的实战部分将紧密围绕Python语言，并以TensorFlow和PyTorch两大主流深度学习框架为载体。 环境搭建与基础操作：我们将指导读者如何搭建Python深度学习开发环境，包括Anaconda、Jupyter Notebook、TensorFlow和PyTorch的安装与配置。读者将熟悉框架的基本张量操作、自动微分机制和模型构建流程。 模型实现与训练：我们将以多个实际案例贯穿全书，从数据预处理、模型搭建，到模型训练、评估和预测，提供完整的代码实现。例如，我们将使用CNN实现图像分类任务，使用RNN/LSTM实现文本情感分析，使用Transformer实现简单的机器翻译。 案例分析与进阶应用：本书将提供一些更具挑战性的案例，如目标检测、图像分割、语音识别等，引导读者将所学知识融会贯通，解决更复杂的实际问题。 目标读者 本书适合具有一定编程基础（熟悉Python），对机器学习有初步了解，渴望深入理解深度学习算法原理并希望将其应用于实际项目的学生、研究人员、工程师和数据科学家。无论您是想入门深度学习，还是想进一步提升模型构建和调优能力，本书都能为您提供宝贵的指导。 学习本书，您将收获： 对深度学习核心算法的深刻理解，而不仅仅是停留在代码层面。 掌握使用TensorFlow和PyTorch构建、训练和部署深度学习模型的实用技能。 能够独立分析和解决实际应用中的深度学习问题。 为进一步探索更前沿的深度学习技术打下坚实的基础。 本书的特色： 理论与实践并重：在深入讲解算法原理的同时，提供丰富的Python代码示例和实战项目。 循序渐进：从基础概念到高级模型，内容安排合理，便于读者逐步掌握。 主流框架覆盖：同时介绍TensorFlow和PyTorch两大主流深度学习框架。 案例丰富：包含多种经典和前沿的深度学习应用案例。 通俗易懂：力求用清晰、简洁的语言解释复杂的概念。 希望通过本书的学习，读者能够真正掌握深度学习这把强大的工具，并在各自的领域中创造更多价值。

评分☆☆☆☆☆

我实在是很少读书，这个大概是我近期内读的最认真的一本书了。不过我读的那本叫神经网络原理，在豆瓣上没找到。这本matlab仿真我也读了。 飞思科技的书还是不错的。书里面的内容还是很简单明了的。 书的内容我大概翻阅过一遍，内容对我有部分启发。不过于我的论文来讲帮助不...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的辅助材料和后续拓展性思考，也为我的学习生涯带来了长远的价值。通常一本教材读完，合上书本，学习的过程似乎就戛然而止了。但这本书的最后一章，更多的是对未来方向的展望和对当前方法的深刻反思，它并没有满足于“我们已经实现了什么”，而是提出了“我们还不能解决什么”。这种前瞻性的讨论，引导我开始思考当时（以及现在）领域内存在的瓶颈，比如如何处理大规模数据的训练效率、如何更好地进行模型的可解释性分析等等。这不仅仅是书本内容的终结，更是我个人研究兴趣的新的起点。通过书中留下的若干“开放性问题”，我找到了后续深入研究的方向，并开始主动去追踪最新的学术论文，以期填补书中未能覆盖的领域。所以，与其说这是一本教会我如何使用的工具书，不如说它更像是一张精确的藏宝图，指明了知识的版图，并教会了我如何使用罗盘去探索未知的疆域。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了相当深刻的印象，厚重且沉稳的封面，那种带着些许学术气息的蓝色调，让人一上手就知道这不是一本轻松的读物。书脊上的字体选择也相当讲究，虽然是偏向工程技术的书籍，但排版上却透露着一种古典的严谨感，这在当今很多追求快速迭代的教材中是比较少见的。我尤其欣赏的是它在内容逻辑上的铺陈，尽管主题是高深的神经网络理论，但作者似乎花了大心思去设计一个循序渐进的阅读路径。我记得我翻开目录时，首先映入眼帘的是对基础线性代数和概率论的快速回顾，这种做法非常贴心，它暗示了读者无需因为理论基础的薄弱而望而却步。随后，章节的过渡非常自然地从感知器模型聊到了多层前馈网络，每一个概念的引入都伴随着清晰的数学推导，没有那种生硬地把公式砸在你面前的感觉。相比于市面上许多只顾理论深度而忽略了直观理解的教材，这本书在解释“为什么”和“怎么做”之间找到了一个微妙的平衡点，让我在阅读过程中，即使面对复杂的激活函数或反向传播的细节，也能保持相对流畅的心流状态，而不是频繁地查阅其他资料来辅助理解。这对于初学者来说，无疑是一剂强心针，让他们能够带着信心继续深入。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格是相当沉稳和理性的，它没有使用那种过于口语化或者试图过度“娱乐化”的表达方式。对我来说，这种风格恰恰是学习硬核技术所需的“定海神针”。在阅读过程中，我感受到的更多是一种与一位资深专家进行深度对话的体验。作者在阐述复杂概念时，总是保持着一种克制而精确的语言，每一个术语的引入都经过深思熟虑，确保了其精确性，同时又避免了不必要的晦涩。尤其在探讨收敛性证明和优化算法的收敛速度时，作者展现出的数学功底让人信服，他既没有简化到失去本质，也没有复杂到令人望而却步。这种平衡感需要深厚的学术积累和高超的教学技巧才能实现。这种略带“老派”的严谨，反而让我对书中的每一个结论都抱有一种近乎于信仰的信任感，知道我所学到的知识是经过时间检验的坚实地基，而非一时兴起的潮流产物。

评分☆☆☆☆☆

作为一本跨越了理论与实践鸿沟的著作，其在案例选择上的广度和深度也值得称赞。它没有将所有精力都集中在单一的图像识别或文本处理上，而是通过引入一系列不同性质的问题来展示神经网络的普适性和局限性。我印象非常深的是其中关于时间序列预测的一个章节，在那个部分，作者巧妙地引入了循环神经网络（RNN）的概念。当时我还在为如何处理序列依赖性感到困惑，而书中对序列展开、梯度随时间传播的图示解释，瞬间打通了我的任督二脉。这种通过具体场景驱动理论学习的方法，使得知识点不再是孤立的公式集合，而是解决实际问题的工具箱里的利器。而且，它对模型参数的敏感性分析也做得非常细致，比如学习率的微小变动如何导致模型收敛的巨大差异，这让我明白，工程实践中往往是这些“细节”决定了最终的成败。它教会我的不仅仅是如何实现算法，更是如何像一个工程师一样去调试和优化一个复杂的系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战操作部分，是我个人认为最能体现其价值的地方。很多教科书在理论讲解上煞费苦心，一旦进入代码实现环节，往往就显得力不从心，要么代码版本老旧到无法运行，要么就是代码与理论的对应关系晦涩不清，让读者仿佛在进行一次“考古挖掘”般痛苦。然而，这本书的实践环节处理得相当到位，它没有盲目追求最新、最酷炫的框架，而是选择了一个在当时具有极高普及度和教学价值的环境进行深入讲解。我记得在讲解一个具体的分类问题时，作者详细地展示了如何搭建网络结构、如何设定损失函数，每一步都配有详尽的注释和图示。更难能可贵的是，它没有将MATLAB代码视为一个“黑箱”，而是鼓励读者去探究代码内部是如何映射到我们刚刚学到的那些梯度下降、误差反向传播的数学公式上的。这种“理论指导实践，实践反哺理论”的良性循环，极大地增强了我对知识的掌握程度。我不是简单地学会了“运行”代码，而是真正理解了“构建”一个神经网络的内在逻辑，这种深入骨髓的理解是碎片化学习难以企及的。

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神经网络Matlab工具箱

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什么嘛，都是 help 多。其他很晦涩

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