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出版者:西安电子

作者:侯媛彬

出品人:

页数:223

译者:

出版时间:2007-8

价格:26.00元

装帧:

isbn号码:9787560619026

丛书系列:

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• 神经网络
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《迷失的星轨》 这本书描绘了一个架空宇宙中，一个曾经辉煌的星际文明，在一次前所未有的宇宙浩劫后，文明碎片散落于各个星系，文明的辉煌遗迹被深埋于被遗忘的星域。故事的主角，年轻的考古学家伊莱娅，一直对传说中失落的“星辰之核”——一个据说能够重塑文明、指引方向的古老装置——充满好奇。她所在的星系，曾是那个古老文明的一员，如今却在资源枯竭的边缘挣扎，急需新的希望。 伊莱娅所在的“黎明之子”组织，是一群致力于发掘和重建失落文明遗产的学者和探险家。他们坚信，通过解读古老的星图、修复损坏的古籍、以及探索危险的遗迹，能够找到重振文明的钥匙。然而，他们的研究并非一帆风顺。一股名为“虚无之影”的神秘势力，一直在阻挠他们的行动，似乎并不希望这个古老文明的秘密被揭开。 故事从伊莱娅在一个荒凉的星球上发现一块刻有奇特符号的金属残片开始。这块残片，她认为与“星辰之核”的传说息息相关。她和她的团队，包括经验丰富但性格古怪的导航员凯，以及沉默寡言但技术精湛的工程师莉娜，踏上了一段充满未知与危险的旅程。他们需要穿越布满引力异常的星云，躲避被遗弃的自动化防御系统，甚至与星盗进行周旋。 随着探索的深入，伊莱娅发现，那个古老文明的消失并非偶然，而是与一种神秘的宇宙现象有关，这种现象能够扭曲时空，吞噬星辰。而“星辰之核”，可能并非一个简单的装置，而是一种能够理解并控制这种现象的关键。 在这个过程中，伊莱娅也逐渐揭开了自己身世的秘密。她的祖先，曾是那个古老文明中的重要人物，她身上似乎流淌着与那个文明紧密相连的血脉，这使得她在解读古老遗迹时，拥有了常人难以企及的天赋。 “虚无之影”的真面目也逐渐浮现。他们并非单纯的破坏者，而是一个古老文明的守护者，他们认为“星辰之核”的力量过于危险，不应该被任何人所掌控，否则将带来更大的灾难。他们的目的，是阻止任何试图寻找和激活“星辰之核”的企图，以维护宇宙的某种平衡。 故事的高潮，发生在“虚无之影”与伊莱娅团队之间，在一个古老文明的核心遗迹中。伊莱娅必须做出一个艰难的选择：是遵循“虚无之影”的意愿，放弃对“星辰之核”的探索，还是冒险一搏，试图掌控这股足以改变宇宙命运的力量。她是否能够找到真正能够拯救自己文明，同时又能避免更大的毁灭的方法？ 《迷失的星轨》讲述了一个关于勇气、智慧、牺牲和希望的故事。它探讨了文明的传承与遗失，科技发展的边界，以及面对未知时，人类（或其他智慧生命）所展现出的坚韧与渺小。故事中充满了宏大的宇宙景象，惊险刺激的冒险，以及对文明命运的深刻思考。读者将跟随伊莱娅一起，在浩瀚的星空中，寻找失落的文明之光，以及属于他们自己的未来。

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作为一名对数据科学领域充满兴趣的非技术背景读者，我怀着忐忑的心情翻开了《神经网络》这本书，没想到竟然给我带来了巨大的惊喜。这本书的语言非常平实易懂，没有过多的专业术语堆砌，即使遇到一些相对复杂的概念，作者也总是能用生活中的例子来解释，让我一点点地建立起对神经网络的认知。我非常欣赏书中对神经网络“学习”过程的描绘，它不像传统的编程那样是“指令式”的，而是通过大量的样本和反馈来不断优化自身。这种“智能”的特质让我感到非常着迷。书中还提到了神经网络在各个领域的应用，比如在医疗诊断、金融风控、自然语言处理等方面，这些让我看到了人工智能巨大的潜力和价值，也让我更加期待未来它能为我们的生活带来更多改变。虽然这本书可能在数学的深度上不如专业书籍，但它成功地激发了我深入学习的兴趣，让我不再畏惧这个曾经遥不可及的领域。这本书就像一个引路人，为我开启了人工智能世界的大门，让我看到了无限的可能性。

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我近期阅读的《神经网络》一书，是一次非常独特且富有挑战性的学习体验。书中的内容并非简单地堆砌公式和算法，而是尝试从更宏观的角度去探讨神经网络的“思想”和“哲学”。作者在阐述算法原理时，常常会引用一些历史上的思想流派或者哲学观点，将人工智能的发展置于更广阔的知识背景中去审视，这使得阅读过程充满了深度和趣味。我印象最深刻的是关于“模型选择”和“特征工程”的讨论，作者并没有给出一个标准答案，而是引导读者去思考不同场景下的权衡取舍，以及如何通过对数据和问题的深刻理解来构建更有效的模型。书中对于一些看似“不完美”的模型的分析，反而更能启发思考，让我理解到在现实世界中，追求绝对的完美往往是不可行且不必要的。此外，作者还对神经网络的未来发展方向进行了一些富有想象力的推测，这让我对接下来的技术演进充满了期待。总的来说，这本书不仅仅是一本关于神经网络的技术指南，更像是一次关于人工智能本质的深度对话，它挑战了我固有的认知，也激发了我更深层次的思考。

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这本《神经网络》真是一本让人爱不释手的书！我一直对人工智能的底层逻辑充满好奇，尤其是那些能够模拟人脑思考的算法。这本书从最基础的概念入手，循序渐进地讲解了神经网络的构建原理，从简单的感知机到多层感知机，再到更复杂的卷积神经网络和循环神经网络，每一个环节都解释得非常清晰。作者在介绍理论知识的同时，还穿插了大量的实际案例和代码示例，这对于我这种动手能力比较强，喜欢边学边练的读者来说简直是福音。我尤其喜欢书中关于反向传播算法的讲解，虽然这个概念初听起来有些抽象，但作者通过生动的比喻和直观的图示，让我一下子就明白了它的精妙之处。而且，书中的代码实现部分，使用了当下非常流行的深度学习框架，这使得我能够很快地将理论付诸实践，并且能够看到自己编写的代码真正跑起来，解决实际问题，这种成就感是无与伦比的。我还会经常翻阅书中的附录，那里有关于各种激活函数、损失函数以及优化器的详细介绍，这些都是构建高性能神经网络的关键要素。总而言之，这本书不仅适合初学者入门，对于有一定基础的读者来说，也能够提供新的视角和深入的理解。

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我最近读完一本叫做《神经网络》的书，整体感觉相当不错，但也有一些地方让我觉得可以更深入一些。书中对神经网络的基本结构和工作原理的介绍是相当到位的，比如对于激活函数、权重、偏置的解释都比较细致。我比较欣赏的是，作者并没有止步于理论层面，而是花了相当大的篇幅来讲解如何用不同的方法去优化网络，比如梯度下降的各种变种，还有正则化技术等。这些内容对于提升模型的性能至关重要。我特别关注了书中关于卷积神经网络（CNN）的部分，对于图像识别领域的应用有了更深刻的认识。作者通过讲解CNN的层级结构，包括卷积层、池化层以及全连接层，让我明白了它为何能够在图像处理方面取得如此大的成功。然而，对于一些更前沿的或者更具挑战性的模型，比如Transformer或者GANs（生成对抗网络），书中的篇幅相对有限，更多的是浅尝辄止。我希望未来有机会能看到作者针对这些更高级的主题进行更详尽的阐述。总的来说，这本书是一本扎实的入门读物，但对于想要深入探索深度学习最新进展的读者，可能还需要补充其他资料。

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这本书《神经网络》给我带来了全新的思考方式，它让我开始真正理解“智能”是如何在数学和代码的海洋中孕育出来的。作者的写作风格非常独特，不是那种枯燥的教科书式讲解，而是充满了洞察力和启发性。他擅长将复杂的概念转化为易于理解的类比，比如在解释神经网络的学习过程时，他会用“试错”和“调整”来形容，让即使是对机器学习完全陌生的读者也能大致领会。我尤其喜欢书中关于“过拟合”和“欠拟合”的章节，作者用非常生动的例子说明了这两个常见问题，并提供了切实可行的解决方案。他强调了数据预处理的重要性，以及如何通过调整模型复杂度、正则化等手段来避免这些陷阱。读这本书的过程，就像是在跟着一位经验丰富的向导在人工智能的迷宫中探险，他不仅指明了方向，还教会我如何辨别路径上的陷阱。对于那些对人工智能的“黑箱”感到好奇，却又不知从何下手的人来说，这本书无疑是一盏明灯，它用一种非常人性化的方式，揭开了神经网络的神秘面纱，让我对这个领域充满了敬畏和探索的欲望。

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