具体描述
神经网络经过了近70年的蓬勃发展，其拓扑结构、工作机制与应用领域已经发生了翻天覆地的变化，全面、直观、深入地认识各类神经网络已经是学习运用神经网络的必由之路。本书全面介绍了前馈型、反馈型与自组织型三大类神经网络，传统的BP网络到现代的量子网络20余小类神经网络，并结合实例分析了各种神经网络的使用方法和编程方法。
对于成熟的神经网络，本书给出了MATLAB函数及调用方法；对于前沿的神经网络，本书推导了高效简洁的编程算法；对于需要结合其他方法使用的神经网络，本书也分析了其他方法的原理、使用方法及MATLAB函数，甚至提供了相应的工具箱供读者调用。
本书充分考虑了MATLAB语言的特点，以及程序的可读性、可移植性、可扩展性的要求，力图保证研究者能深入浅出地理解如何使复杂的算法简洁高效，然后变成简洁、易读、高效的源代码；力求使初学者与使用者通过直观生动的实例来理解各类神经网络，无须重新编写程序，直接修改参数即可使用本书提供的神经网络。
作者简介
国防科技大学博士后，安徽安庆人，主要研究方向为智能算法应用(神经网络/遗传算法/混沌/分形/小波)、有限元仿真、材料工艺及合金腐蚀研究等。
目录信息
读后感
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用户评价
我必须说，这本书绝对是我近几年读过的技术类书籍中，最让我感到惊喜的一本。它的内容安排非常合理，从最基础的神经网络概念开始，一步步深入，让你感觉就像在走一条平坦而宽阔的大道，而不是在崎岖的山路上攀爬。作者的写作风格非常独特，他善于用生活中常见的例子来解释抽象的理论，比如他用“信息传递”和“决策过程”来比喻神经网络的工作方式，瞬间就让枯燥的理论变得生动有趣。而且，这本书的实操性非常强，每个章节都配有详实的 MATLAB 代码示例，从数据预处理到模型训练，再到结果评估，每一步都清晰明了，代码注释也非常详细，我这个 MATLAB 新手也能轻松上手。最让我赞赏的是，书中有很多关于如何“优化”神经网络的讨论，比如如何选择合适的网络结构，如何调整学习率，如何处理过拟合等等。这些都是在实际应用中非常关键的技术，而作者在这方面的讲解，既有理论指导，又有实践建议，非常具有参考价值。读完这本书，我不仅学会了如何利用 MATLAB 构建各种类型的神经网络，更重要的是，我培养了一种解决问题的思路，一种将理论知识转化为实际应用的能力。这本书不仅仅是教你“怎么做”，更是引导你“为什么这么做”，让我觉得学到的东西是真正属于自己的。
评分这本书真的是一本宝藏！我之前对神经网络一直有点敬而远之，总觉得它太高深莫测，离我的实际工作太远。但读了这本书之后，我的想法完全改变了。作者的讲解方式非常“接地气”，他用非常形象的比喻，把原本复杂的概念讲得通俗易懂，比如他用“大脑的神经元”来类比人工神经元，用“学习规律”来比喻模型的训练过程，让我一下子就抓住了核心。而且，这本书的实践性简直是无与伦比。每一章都配有精心的 MATLAB 代码示例，而且这些例子都非常贴近实际应用，像什么数据预测、图像识别、语音识别等等，这些都是我在工作中可能用到的场景。代码的质量也很高，结构清晰，注释详细，我跟着敲了一遍，感觉自己真的掌握了构建和使用神经网络的方法。更难得的是，作者在讲解模型训练和评估的时候，不仅仅是给出了一些通用的建议，还深入剖析了各种可能遇到的问题，比如“过拟合”、“欠拟合”，并且提供了非常实用的解决方案。这种“授人以渔”的教学方式，让我觉得学到的不仅仅是技巧，更是一种思维方式。我强烈推荐给所有对机器学习和人工智能感兴趣的朋友，特别是那些想通过实际操作来学习的人，这本书绝对是你的不二之选！
评分这本书的质量绝对超出我的预期，我本来是抱着学习一下 MATLAB 神经网络工具箱的愿望去买的，结果发现它远不止于此。作者在讲解理论知识的时候，非常注重数学原理的直观理解，他不会像教科书那样直接给出公式，而是通过生动的图示和通俗易懂的语言来解释背后的逻辑。比如，在讲解激活函数的时候，他用了“开关”和“坡度”这样的比喻，让你一下子就明白了它在神经网络中的作用。更重要的是，书中的每一个案例都设计得非常精巧，几乎涵盖了神经网络应用的所有常见场景。从最经典的 MNIST 手写数字识别，到更具挑战性的图像分割和文本情感分析，每一个例子都提供了完整的 MATLAB 代码，并且对代码的解释非常到位，不会让你看了代码之后一脸茫然。我尤其喜欢作者在分析结果部分的处理方式，他不仅仅是告诉你结果怎么样，还会深入剖析为什么会出现这样的结果，以及如何通过调整模型结构和参数来优化性能。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我觉得受益匪浅。阅读这本书的过程中，我感觉自己就像在和一位经验丰富的导师对话，他不仅传授知识，更引导我思考，让我能够在实践中不断进步。这本书的价值在于，它不仅教会了你如何使用 MATLAB 来构建神经网络，更教会了你如何去理解神经网络背后的原理，以及如何灵活地将它们应用到实际问题中。
评分读完这本书，我最大的感受就是，原来学习一件新事物可以这么流畅和充满乐趣！作者的叙述逻辑非常清晰，层层递进，完全不会让你感到迷失。他不是一开始就丢给你一堆复杂的数学公式，而是循序渐进地引导你进入神经网络的世界。从最基础的感知机讲起，然后逐渐引入多层感知机，再到更复杂的深度学习模型，每一步都像是搭积木一样，让你觉得“啊，原来是这样”，然后就能很自然地理解下一个概念。书中举的例子也非常有代表性，涵盖了机器学习的多个重要领域，比如分类、回归、聚类等等。而且，每个例子都配有详细的 MATLAB 代码，并且作者在代码的讲解上也是下足了功夫，不仅有基本的运行说明，还深入剖析了代码的每一部分是如何工作的，为什么这样设计。我印象特别深刻的是，书中有一个关于“过拟合”和“欠拟合”的讲解，作者用了一个非常形象的类比，就像一个学生考试，考得太死记硬背（过拟合）或者完全没复习（欠拟合），都无法取得好成绩，只有找到一个平衡点才能学得更好。这个比喻让我立刻就理解了这两个重要的概念，并且在后面的学习中，我可以根据这个思路去解决实际问题。总的来说，这本书的优点在于它的“接地气”，让原本听起来很高深的理论变得触手可及，而且实操性极强，非常适合动手能力强的朋友。
评分这本书真的是太出乎我意料了！我本来以为会是一本枯燥乏味的理论堆砌，结果完全不是！作者用非常生动形象的比喻，将复杂的神经网络概念一下子拉近了距离。比如，讲到BP神经网络的时候，他竟然拿家里的电灯开关和调节灯光亮度的旋钮来类比，瞬间就明白了正向传播和反向传播的原理，那种豁然开朗的感觉，简直太棒了！而且，这本书不是那种只讲概念的书，每个概念后面都紧跟着一个实操的例子，而且例子都非常贴合实际应用，像什么图像识别、文本分类、甚至是预测股票价格，我都觉得“哇，原来神经网络还能做这些！”书中提供的代码也很清晰，注释也很详细，我这个 MATLAB 小白都能看得懂，并且很快就跟着跑起来了。我最喜欢的一点是，作者非常鼓励读者去“玩”代码，去修改参数，去看看效果有什么变化。他有一句话我印象特别深：“不要害怕犯错，错误是通往理解的必经之路。”这句话给了我很大的勇气，让我敢于去尝试，去探索，而不是被动地接受。这本书让我觉得学习神经网络不再是一件高不可攀的事情，而是像玩一个有趣的益智游戏，一点一点地揭开它的神秘面纱。我真的强烈推荐给所有对人工智能和机器学习感兴趣的朋友，尤其是刚入门的，这本书绝对是你的第一本启蒙读物！
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