高等學校教材·神經網絡：理論技術方法及應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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趙庶旭，黨建武，張振海 等 編

圖書標籤:

• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 高等教育
• 教材
• 人工智能
• 模式識彆
• 理論與應用
• 算法
• Python

出版社： 中国铁道出版社

ISBN：9787113163839

版次：1

商品编码：11291326

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-05-01

用纸：胶版纸

页数：197

正文语种：中文

編輯推薦

　　神經網絡作為發展迅速的交叉學科，涉及到生物學、醫學、心理學、認知學、信息論、數學、計算機科學和微電子技術等多種學科。編者根據自己多年從事神經網絡和智能算法方嚮上的科學研究，結閤在鐵路智能控製、圖像處理領域的應用工程實踐經驗和相關的教學經驗，有重點地進行瞭《高等學校教材·神經網絡：理論技術方法及應用》的編寫工作。《高等學校教材·神經網絡：理論技術方法及應用》在編寫過程中，參考瞭大量書籍，目的在於使讀者通過《高等學校教材·神經網絡：理論技術方法及應用》能夠較為全麵、係統地對神經網絡的基本原理和理論，對主流的可行性高的技術方法，以及目前研究的焦點進行把握。

內容簡介

　　《高等學校教材·神經網絡：理論技術方法及應用》主要對目前神經網絡領域的理論、主流的技術方法和開發應用進行瞭係統的歸納和闡述。全書共分9章，分彆介紹瞭緒論、神經網絡基本模型、神經網絡學習理論、前饋型神經網絡、反饋神經網絡、模糊神經網絡、脈衝耦閤神經網絡、智能算法和神經網絡集成。
　　《高等學校教材·神經網絡：理論技術方法及應用》可作為計算機科學與技術、自動控製、信號與信息處理等專業本科生和研究生教材，也可作為相關工程技術及研發人員的參考書。

目錄

第1章 緒論
1.1 人工神經網絡發展
1.2 人工神經網絡發展及應用
1.3 生物學的啓示
復習思考題

第2章 神經網絡基本模型
2.1 神經網絡
2.2 人工神經元模型及錶示方法
2.3 網絡結構
復習思考題

第3章 神經網絡學習理論
3.1 神經網絡的知識錶示
3.2 神經網絡的學習理論
復習思考題

第4章 前饋型神經網絡
4.1 綫性閾值單元組成的前饋網絡
4.2 非綫形變換單元組成的前饋網絡
4.3 徑嚮基函數神經網絡
4.4 應用舉例
復習思考題

第5章 反饋神經網絡
5.1 離散的Hopfield神經網絡
5.2 聯想記憶
5.3 連續型Hopfield神經網絡
5.4 A／D轉換網絡
5.5 Hopfield神經網絡用於求解組閤優化問題
5.6 應用舉例
復習思考題

第6章 模糊神經網絡
6.1 模糊神經網絡理論
6.2 應用神經網絡構造模糊控製係統
6.3 應用案例
6.4 模糊神經網絡求解列車運行安全模糊控製問題
復習思考題

第7章 脈衝耦閤神經網絡
7.1 視覺係統及其模型
7.2 脈衝耦閤神經網絡基本模型
7.3 脈衝耦閤神經網絡的理論基礎
7.4 脈衝耦閤神經網絡的應用
復習思考題

第8章 智能算法
8.1 禁忌搜索算法
8.2 模擬退火算法
8.3 遺傳算法
復習思考題

第9章 神經網絡集成
9.1 神經網絡集成的基本原理
9.2 集成方法
9.3 集成結論的生成
9.4 個體的生成
9.5 研究發展方嚮
復習思考題
參考文獻

前言/序言

《深度學習原理與實踐：從基礎到前沿》 一、 內容概覽 本書旨在為讀者提供一個係統、全麵且深入的深度學習知識體係。從最基礎的數學原理和概念入手，逐步引導讀者理解神經網絡的核心機製，進而掌握主流的深度學習模型及其在實際問題中的應用。全書涵蓋瞭從理論推導到工程實現的全過程，強調理論與實踐的結閤，力求讓讀者不僅知其然，更知其所以然，並具備獨立解決復雜問題的能力。 二、 讀者對象 本書適閤以下人群閱讀： 計算機科學、人工智能、數據科學等相關專業的在校學生： 希望係統學習深度學習理論知識，為未來學術研究或就業打下堅實基礎。 軟件工程師、數據科學傢、算法工程師等從業人員： 希望提升在深度學習領域的技能，瞭解最新的技術進展，並將其應用於實際業務場景。 對人工智能和機器學習領域感興趣的研究者和愛好者： 希望深入理解深度學習的技術細節，探索其在不同領域的應用潛力。 希望從零開始學習深度學習的初學者： 書中提供瞭清晰的入門指引，即使沒有深厚的數學和編程背景，也能逐步掌握核心概念。 三、 學習目標 通過閱讀本書，讀者將能夠： 掌握深度學習的數學基礎： 理解綫性代數、微積分、概率論等在神經網絡中的應用。 理解神經網絡的基本原理： 深入剖析感知機、多層感知機、激活函數、損失函數、反嚮傳播等核心概念。 熟悉主流神經網絡架構： 掌握捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）、Transformer等經典及前沿模型。 理解模型訓練與優化技術： 掌握梯度下降及其變種、正則化、批量歸一化、學習率調度等關鍵技術。 掌握深度學習框架的使用： 熟悉TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架，並能進行模型開發與訓練。 瞭解深度學習的常見應用： 學習深度學習在計算機視覺（圖像識彆、目標檢測、圖像分割）、自然語言處理（文本分類、機器翻譯、問答係統）、語音識彆、推薦係統等領域的具體應用。 認識深度學習的挑戰與未來方嚮： 瞭解模型可解釋性、魯棒性、公平性、小樣本學習、自監督學習等前沿研究議題。 四、 內容結構詳解 本書內容結構清晰，邏輯嚴謹，從淺入深，循序漸進。 第一部分：深度學習基礎 第一章：引言與曆史迴顧 人工智能、機器學習、深度學習的定義與關係。 深度學習的發展曆程與裏程碑事件。 深度學習的強大能力與應用前景。 本書的學習路綫圖。 第二章：神經網絡的數學基礎 綫性代數： 嚮量、矩陣、張量及其運算，特徵值與特徵嚮量。 微積分： 導數、偏導數、鏈式法則、梯度。 概率論與統計： 概率分布、期望、方差、最大似然估計、貝葉斯定理。 這些數學概念如何支撐神經網絡的學習和優化。 第三章：從感知機到多層感知機 感知機模型： 單層綫性分類器，閾值函數。 激活函數： Sigmoid、Tanh、ReLU及其變種，理解其作用和選擇。 多層感知機（MLP）： 輸入層、隱藏層、輸齣層，全連接網絡。 前嚮傳播： 數據如何在網絡中流動計算輸齣。 損失函數： 衡量模型預測與真實值之間的差異（如交叉熵、均方誤差）。 第四章：神經網絡的訓練——反嚮傳播算法 梯度下降算法： 基本原理，學習率。 反嚮傳播（Backpropagation）算法： 核心思想，誤差傳遞，鏈式法則的應用。 計算圖： 理解反嚮傳播的直觀錶示。 梯度消失與梯度爆炸問題。 第二部分：深度學習模型與技術 第五章：優化算法 批量梯度下降（BGD）、隨機梯度下降（SGD）、小批量梯度下降（Mini-batch SGD）。 動量（Momentum）算法。 Adagrad、RMSprop、Adam等自適應學習率優化器。 學習率調度策略。 第六章：正則化技術 過擬閤問題分析。 L1和L2正則化： L1範數與L2範數對權重的約束。 Dropout： 隨機失活神經元，防止共適應。 早停（Early Stopping）： 監控驗證集性能。 數據增強（Data Augmentation）。 第七章：捲積神經網絡（CNN） 捲積操作： 捲積核、步長、填充。 池化操作： 最大池化、平均池化。 CNN的結構： 捲積層、池化層、全連接層。 經典CNN模型： LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet。 CNN在圖像識彆中的應用。 第八章：循環神經網絡（RNN）及其變種 RNN的基本結構： 隱藏狀態，處理序列數據。 RNN的局限性： 長時依賴問題。 長短期記憶網絡（LSTM）： 遺忘門、輸入門、輸齣門，解決長時依賴。 門控循環單元（GRU）： 簡化版LSTM。 RNN/LSTM/GRU在自然語言處理中的應用（如文本生成、情感分析）。 第九章：注意力機製與Transformer模型 注意力機製（Attention Mechanism）： 提高模型對輸入序列中重要部分的關注度。 自注意力（Self-Attention）。 Transformer模型： Encoder-Decoder結構，完全基於注意力機製。 BERT、GPT等預訓練語言模型。 Transformer在NLP領域的革命性影響。 第十章：其他重要模型與技術 自編碼器（Autoencoders）： 降維、特徵學習、異常檢測。 生成對抗網絡（GANs）： 生成逼真數據。 遷移學習（Transfer Learning）與微調（Fine-tuning）。 知識蒸餾（Knowledge Distillation）。 第三部分：深度學習實踐與應用 第十一章：深度學習框架實戰 TensorFlow和PyTorch簡介。 基本概念： 張量、計算圖、自動微分。 模型構建、數據加載、訓練、評估流程。 使用框架實現經典模型（如MLP、CNN、RNN）。 調試與性能優化技巧。 第十二章：計算機視覺應用 圖像分類： 使用CNN訓練圖像分類器。 目標檢測： R-CNN係列、YOLO、SSD。 圖像分割： FCN、U-Net。 人臉識彆、圖像風格遷移。 第十三章：自然語言處理應用 文本分類與情感分析。 機器翻譯： Seq2Seq模型、Transformer。 問答係統： 閱讀理解。 文本生成、對話係統。 第十四章：其他應用領域 語音識彆與閤成。 推薦係統。 時間序列預測。 強化學習中的深度學習應用（Deep Reinforcement Learning）。 第十五章：深度學習的挑戰與未來展望 模型可解釋性（Explainable AI）。 模型魯棒性與安全性。 公平性與偏見問題。 小樣本學習（Few-shot Learning）、零樣本學習（Zero-shot Learning）。 自監督學習（Self-supervised Learning）。 多模態學習。 硬件加速與模型部署。 深度學習的倫理與社會影響。 五、 內容特點 體係完整： 覆蓋深度學習的核心理論、主流模型、關鍵技術及典型應用。 邏輯清晰： 從數學基礎到模型原理，再到實踐應用，層層遞進。 理論與實踐並重： 深入剖析模型背後的數學原理，同時提供大量的代碼示例和實踐指導。 易於理解： 通過清晰的圖示、生動的比喻和詳細的解釋，降低學習難度。 前沿性： 涵蓋瞭Transformer、注意力機製等當前深度學習研究的熱點和前沿方嚮。 注重細節： 對關鍵算法和模型進行深入分析，並探討瞭常見問題的解決方案。 六、 結語 本書不僅僅是一本教科書，更是一本引領讀者深入探索深度學習世界的指南。無論您是初學者還是有一定基礎的學習者，本書都將為您提供寶貴的知識和實踐經驗，助力您在這個快速發展的領域中取得成功。我們相信，通過對本書的學習，您將能夠掌握駕馭深度學習強大力量的鑰匙，並為未來的創新和應用奠定堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

在收到這本書之前，我一直在思考如何能夠更有效地將機器學習模型融入到我現有的數據分析流程中。我的工作涉及大量的實驗數據處理，如何從中挖掘齣潛在的規律並進行預測，一直是我的難題。我瞭解到神經網絡在圖像識彆、自然語言處理等領域取得瞭舉世矚目的成就，但對於其在更廣泛的科學研究和工程應用中的潛力，我還有待深入的探索。這本書的名字，特彆是“應用”二字，讓我看到瞭希望。我非常期待書中能夠提供豐富的案例研究，展示神經網絡是如何解決實際問題的。例如，在生物信息學領域，神經網絡是否可以用於基因序列分析或藥物研發？在材料科學領域，它們能否幫助預測材料的性能？我希望能看到作者詳細闡述如何將模型與具體業務場景結閤，包括數據預處理、特徵工程、模型選擇、訓練優化以及最終結果的解釋和應用。我尤其關注那些能夠跨領域通用性強的技術，比如遷移學習和無監督學習，因為我的數據來源和類型可能比較多樣。這本書的教材定位，也暗示瞭其內容的係統性和權威性，這讓我對它能夠提供的深度和廣度充滿信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名資深的軟件工程師，近年來一直關注著人工智能技術的發展，並渴望將這些先進的技術應用到我的日常開發工作中，尤其是在構建智能推薦係統和進行自然語言理解方麵。我深知神經網絡是實現這些目標的關鍵技術，但一直苦於缺乏一個係統、深入的學習資源。一本好的教材，應該能夠在我打下堅實理論基礎的同時，也能為我提供清晰的技術路綫和實踐指導。這本書的書名，特彆是“理論技術方法及應用”這幾個字，讓我看到瞭它能夠提供我所需要的那種“從理論到實踐”的完整路徑。我希望能夠深入理解神經網絡的各種算法，包括但不限於捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）以及 Transformer 等，並瞭解它們在不同應用場景下的優勢和劣勢。更重要的是，我期待書中能夠提供關於模型訓練、調優、部署以及評估的詳細方法論，並附帶實際的代碼示例或僞代碼，讓我能夠更快地將所學知識轉化為可行的解決方案。我希望這本書能夠成為我從理論學習者嚮實際應用者的關鍵橋梁。

评分☆☆☆☆☆

從工程實踐的角度來看，我一直對如何提升模型的泛化能力和魯棒性感到睏惑。我曾嘗試過一些開源的神經網絡庫，但常常在遇到一些非典型數據或復雜場景時，模型錶現不佳。我認為，要解決這些問題，需要對神經網絡的內在機製有更深刻的理解，包括其對噪聲的敏感性、過擬閤的風險以及模型選擇的策略。這本書的名字，特彆是“理論技術方法”這些關鍵詞，讓我看到瞭它在這方麵可能提供的深度。我希望書中能夠詳細講解各種正則化技術，如 L1/L2 正則化、dropout 等，並闡述它們是如何緩解過擬閤問題的。同時，我期待瞭解更先進的優化算法，如 Adam、RMSprop 等，以及它們在加速訓練和提高模型收斂性方麵的作用。此外，關於模型評估和選擇的科學方法，比如交叉驗證、睏惑度等，也希望能得到詳盡的介紹。我希望這本書能幫助我建立一套係統性的思維框架，讓我能夠更有信心地設計、訓練和評估神經網絡模型，以應對實際工程中的各種挑戰，並最終提升其在真實世界數據上的錶現。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭學術氣息，深邃的藍色背景上，神經網絡的抽象圖譜若隱若現，仿佛在訴說著其中蘊含的奧秘。我一直對人工智能懷有濃厚的興趣，尤其關注其核心驅動力——神經網絡。我曾閱讀過一些介紹性的書籍，但總覺得流於錶麵，對於其背後的數學原理和精妙的算法設計缺乏深入的理解。這本書的名字《高等學校教材·神經網絡：理論技術方法及應用》 immediately captured my attention. The mention of "theory," "techniques," and "methods" suggests a comprehensive and rigorous approach, which is precisely what I've been seeking. I'm particularly eager to delve into the theoretical foundations. Understanding the mathematical underpinnings of activation functions, backpropagation, and gradient descent is crucial for truly grasping how these networks learn and evolve. I'm hoping this book will provide a clear and systematic explanation, moving beyond intuitive analogies to present the formal definitions and proofs. Furthermore, the promise of "techniques and methods" implies a focus on practical implementation and algorithm design. I'm keen to learn about different network architectures, such as convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs), and understand their respective strengths and weaknesses for various tasks. The prospect of exploring optimization algorithms and regularization techniques also excites me, as these are key to building robust and high-performing models.

评分☆☆☆☆☆

作為一個對技術發展前沿充滿好奇的研究生，我一直在尋找一本能夠係統梳理神經網絡發展脈絡，並深入剖析其核心機製的教材。市麵上關於深度學習的讀物琳琅滿目，但很多要麼過於淺顯，隻提供概念性的介紹，要麼則過於晦澀，充斥著大量我尚未掌握的高等數學知識。這本書的名字《高等學校教材·神經網絡：理論技術方法及應用》仿佛是一座燈塔，指引著我尋找的那份嚴謹與全麵。我希望這本書能夠清晰地講解神經網絡的起源，從早期的感知機模型到如今的深度學習架構，梳理齣其發展的關鍵裏程碑和技術演進的邏輯。更重要的是，我期待它能深入剖析不同類型的神經網絡，例如前饋網絡、捲積網絡、循環網絡等，詳細闡述它們各自的結構特點、數學原理以及適用場景。對於反嚮傳播算法，我渴望理解其數學推導的每一個細節，以及它在實際訓練中的作用和局限性。此外，對激活函數、損失函數、優化器等基礎組件的深入講解，也能夠幫助我構建紮實的理論基礎。

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