An Introduction to Neural Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Anderson, James A.

出品人:

页数:672

译者:

出版时间:1995-3

价格:$ 146.90

装帧:

isbn号码:9780262011440

丛书系列:

图书标签:

• 神经网络
• 计算机
• Psychologia
• Linguistica
• Cognition
• Neural Networks
• Machine Learning
• Deep Learning
• Artificial Intelligence
• Algorithm
• Introduction
• Overview
• Programming
• Books

《智能体：连接世界与意识的桥梁》 在这本引人入胜的《智能体：连接世界与意识的桥梁》中，我们将踏上一段探索智能体这一核心概念的旅程。智能体，简而言之，是能够感知其环境并采取行动以实现目标的实体。它们的存在跨越了生物学、计算机科学，甚至延伸到哲学和认知科学的深邃领域。本书旨在揭示智能体的本质，理解它们的运作机制，并展望它们在塑造我们未来世界中所扮演的关键角色。 本书并非关于神经网络技术本身的详尽指南，而是将神经网络视为一种强大的工具，一种构建和理解智能体的关键技术。我们将首先从智能体的普遍性出发，探讨从最简单的细菌到复杂的人类，再到我们正在设计的智能机器，它们身上所体现出的智能体共性。我们将深入剖析智能体的基本组成部分：感知模块，它负责接收外部信息；决策模块，它基于感知到的信息进行思考和判断；以及行动模块，它将决策转化为对环境的具体影响。 在理解了智能体的基本框架后，我们将重点关注驱动这些智能体行为的内在机制。本书将以清晰易懂的方式，介绍一些核心的智能体设计范式。我们将探讨基于规则的智能体，它们遵循预设的逻辑和指令；基于效用的智能体，它们追求最大化自身效用的目标；以及基于模型的智能体，它们能够构建和更新对世界的理解。在此过程中，我们将适时提及神经网络作为实现这些智能体功能的一种强大且灵活的技术，例如，神经网络如何帮助智能体学习识别环境中的模式，如何优化其决策过程，或者如何生成复杂的行为序列。 本书的一个重要篇章将聚焦于智能体与环境的交互。我们深知，智能体并非孤立存在，它们必须与所处的环境动态地进行交互。本书将详细阐述智能体如何通过反馈循环不断学习和适应。从简单的试错学习到更为复杂的强化学习，我们将展现智能体如何通过与环境的互动来改进自身性能，并最终达成其预设目标。在这个过程中，神经网络的应用将贯穿始终，展示它们在处理复杂、动态环境中的强大能力，例如，如何利用神经网络的模式识别能力来理解环境中复杂的信号，以及如何利用深度学习来训练智能体在复杂任务中做出最优决策。 我们还将深入探讨智能体的设计原则和挑战。创造有效的智能体需要周密的考量，包括如何定义明确的目标，如何设计有效的感知机制，以及如何应对环境的不确定性和变化。本书将探讨如何评估智能体的性能，以及在设计过程中可能遇到的伦理和社会影响。例如，当智能体能够自主做出决策时，我们如何确保其行为符合人类的价值观？当智能体越来越复杂时，我们又该如何理解它们的决策过程？ 本书并非直接教授如何构建神经网络模型，而是将神经网络视为理解和实现智能体功能的一种重要手段。我们将重点关注神经网络在智能体中的应用场景，例如，如何利用卷积神经网络（CNN）来让智能体“看见”世界，如何利用循环神经网络（RNN）来让智能体“记忆”过去并预测未来，或者如何利用深度强化学习（DRL）来训练智能体在复杂环境中做出最优的行动。我们会侧重于这些技术如何赋能智能体，使其能够更有效地感知、理解和与世界互动，而不是深入探讨神经网络本身的数学理论或具体的算法实现细节。 《智能体：连接世界与意识的桥梁》的最后一章将展望智能体的未来。我们将探讨智能体在各个领域的潜在应用，从自动驾驶汽车、智能助手，到复杂的机器人系统，再到可能出现的通用人工智能。本书将鼓励读者思考智能体技术可能带来的社会变革，以及我们如何负责任地引导这一技术的进步，以创造一个更加智能、高效和美好的未来。 总而言之，《智能体：连接世界与意识的桥梁》是一次对智能体这一深刻概念的全面探索。它将带领读者理解智能体的本质，认识其内在机制，洞察其与世界的互动，并展望其光明的未来。本书旨在为所有对智能体及其潜力感兴趣的读者提供一个清晰、深入且引人入胜的视角，即使读者不具备深厚的神经网络专业知识，也能从中获得深刻的启发。

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我一直对“智能”的本质充满好奇，而神经网络无疑是当前人工智能领域中最具代表性的技术之一。《An Introduction to Neural Networks》这个书名，让我感觉它将是一次深入浅出的旅程。我期望这本书能够为我揭示神经网络背后的核心思想，比如它如何模拟生物神经元的连接和信息传递，以及如何通过训练来“学习”和适应。我希望它不仅仅是罗列算法，更能解释这些算法为何有效，以及它们在不同应用场景下的适用性。如果书中能够包含一些能够激发想象力的案例，比如神经网络如何帮助科学家们发现新的药物，或者如何让机器人拥有更接近人类的感知能力，那我一定会非常兴奋。我更希望这本书能够让我不再对神经网络感到神秘，而是能够用一种更加自信和开放的心态去拥抱这项技术，甚至思考它未来的发展方向。

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在我看来，学习任何一项新技术，首要的任务就是要找到一本能够清晰解释核心概念、并能激发起学习热情的好书。《An Introduction to Neural Networks》这个书名，正是我正在寻找的那种。我对它最大的期待，就是它能够避免那些晦涩难懂的数学推导，而是用更加直观、形象的方式来讲解神经网络的原理。我希望这本书能够从最基础的感知机模型讲起，然后逐步过渡到多层感知机、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等更为复杂的架构。同时，我也非常希望书中能够提供一些与时俱进的例子，比如如何利用神经网络来生成艺术作品，或者如何让机器理解和生成人类语言。如果这本书能够让我感受到神经网络的强大之处，并且让我相信自己也能掌握这项技术，那它就已经成功了一半。我希望它能成为我探索人工智能世界的敲门砖，让我对未来充满信心。

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这本书的标题《An Introduction to Neural Networks》就足够吸引人了，尤其是我这种对人工智能和机器学习一直抱有浓厚兴趣，但又缺乏系统性知识背景的读者。我一直觉得神经网络听起来就像是一个神秘的黑匣子，充满了无限可能，但又让人望而却步。市面上关于神经网络的书籍不少，但很多要么过于理论化，要么就是代码堆砌，很难找到一本既能让我理解核心概念，又能感受到实际应用魅力的读物。《An Introduction to Neural Networks》光听名字，就预示着它将是一次通往这个迷人领域的可靠向导，希望能为我揭开神经网络的面纱，让我不再仅仅是仰望，而是能真正地去理解和探索。我期待这本书能够循序渐进地引导我，从最基础的神经元模型开始，一步步构建起对神经网络的认知，并且在解释复杂概念时，能够提供清晰的类比和直观的图示，而不是让我陷入枯燥的数学公式中。毕竟，对于初学者来说，能够建立起知识的“骨架”比记住无数细节更为重要。我希望这本书能让我明白，神经网络究竟是如何“学习”的，它的“智能”源自何处，以及在现实世界中，它又扮演着怎样的角色，解决着哪些曾经看似不可能解决的问题。

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对于我这样一个身处行业边缘、但又对技术发展充满好奇的旁观者而言，《An Introduction to Neural Networks》听起来就像是一本为我量身打造的书。我一直认为，要理解一个领域，最好的方式就是从它的基础概念入手，然后逐步深入。我希望这本书能够提供这样一个清晰的路径，让我能够理解神经网络的“前世今生”，了解它是如何从最初的简单模型发展到如今的复杂深度学习网络。我特别期待书中能够包含一些能够唤醒我直觉的类比和比喻，让我能够将抽象的数学概念转化为更容易理解的逻辑。如果书中能够提及一些经典的神经网络模型，并分析它们的优势和局限性，那将是非常有价值的。我更希望这本书能够让我明白，神经网络不仅仅是一种技术，更是一种看待和解决问题的新视角，它能够帮助我们突破思维的定式，探索那些我们以前认为不可能的领域。

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我一直对那些能够模仿人类大脑工作方式的计算模型感到着迷。在我看来，神经网络简直就是计算机科学领域的一项革命性突破，它赋予了机器某种程度上的“思考”能力。然而，想要真正理解其背后的原理，却又是一件颇具挑战的事情。《An Introduction to Neural Networks》这个书名，让我看到了希望。我迫切地想知道，这本书是否能将那些深奥的算法，比如反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等等，用一种易于消化、生动有趣的方式呈现出来。我尤其希望它不仅仅停留在理论层面，而是能结合一些实际的例子，让我们看到这些网络是如何被应用到图像识别、自然语言处理、甚至自动驾驶等前沿领域的。如果书中能够穿插一些实际的代码示例，或者提供一些在线资源链接，那就更完美了，这样我就可以将理论付诸实践，亲手搭建和训练一个简单的神经网络，从而加深理解。我期待这本书能够让我不仅仅是“知道”神经网络的存在，而是能够“理解”它的运作机制，甚至能对它产生自己的思考和创新。

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这书也是经典，虽然不能教你怎么用tensorflow写CNN，怎么用adpative learning rate来训练的更快。。。但是可以教你很多基础，也覆盖了现在大部分tutorial很少覆盖的energy-based model

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