MATLAB神经网络原理与实例精解 陈明 著作 专业辞典专业科技 新华书店正版图书籍 清华 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 1

ISBN：9787302307419

商品编码：28149915684

丛书名： MATLAB神经网络原理与实例精解 配光盘

出版时间：2013-01-01

MATLAB神经网络原理与实例精解

作  者: 陈明 著作 定  价: 69 出?版?社: 清华大学出版社 出版日期: 2013年03月01日 页  数: 431 装  帧: 平装 ISBN: 9787302307419

    matlab中文论坛、matlab技术论坛两大社区鼎力推荐
    在matlab中文论坛上提供“在线交流，有问必答”的技术支持
    详解109个典型实例、7个综合案例和50多个神经网络工具箱函数
    涵盖单层感知器、线性神经网络、bp神经网络、径向基网络、自组织神经网络、反馈神经网络、随机神经网络7种主要的网络类型
    提供教学ppt、10小时配套教学视频，并附赠24.5小时matlab基础教学视频

内容简介

本书结合科研和高校教学的相关课程，全面、系统、详细地介绍了MATLAB神经网络的原理及应用，并给出了大量典型的实例供读者参考。本书附带1张光盘，收录了本书重点内容的配套多媒体教学视频及书中涉及的实例源文件。这些资料可以大大方便读者高效、直观地学习本书内容。
    本书首先简要介绍了MATLAB软件的使用和常用的内置函数，随后分门别类地介绍了BP网络、径向基网络、自组织网络、反馈网络等不同类型的神经网络，并在每章的很后给出了实例。在全书的很后，又以专门的一章收集了MATLAB神经网络在图像、工业、金融、体育等不同领域的具体应用，具有很高的理论和使用价值。全书内容详实、重点突出，从三个层次循序渐进地利用实例讲解网络原理和使用方法，降低了学习门槛，使看似神秘高深的神经网络算法更为简单易学。
    ......

●第1篇 入门篇
●第1章 神经网络概述（ 教学视频：10分钟）/2
●1.1 人工神经网络简介/2
●1.2 神经网络的特点及应用/3
●1.2.1 神经网络的特点/3
●1.2.2 神经网络的应用/4
●1.3 人工神经网络的发展历史/5
●1.4 神经网络模型/7
●1.5 神经网络的学习方式/9
●第2章 MATLAB快速入门（ 教学视频：48分钟）/10
●2.1 MATLAB功能及历史/10
●2.1.1 MATLAB的功能和特点/10
●2.1.2 MATLAB发展历史/12
●2.2 MATLAB R2011b集成开发环境/13
●2.2.1 MATLAB的安装/13
●2.2.2 MATLAB集成开发环境/19
●2.2.3 搜索路径设定/21
●2.3 MATLAB语言基础/24
●2.3.1 标识符与数组/24
●2.3.2 数据类型/28......

陈明 著作

    陈明
毕业于天津大学信息与通信工程专业，获硕士学位。本科期间参加过**电子设计大赛信息安全专题邀请赛，获得三等奖。研究生阶段在天津大学信息学院图像中**习，研究方向为图像处理、模式识别、视频编解码。由于学习和科研的需要开始接触MATLAB，用MATLAB解决过图像处理、机器学习等领域的问题。对遗传算法和神经网络工具箱尤为熟悉，有丰富的MATLAB编程经验。编写过《MATLAB函数效率功能速查手册》一书。

《深度学习的数学基础：从梯度下降到反向传播的原理与实践》 作者： 李华，王强 出版社： 电子工业出版社 出版日期： 2023年10月 图书定价： 128.00元 图书简介： 本书是一本深入探讨深度学习核心数学原理与实践应用的专著。随着人工智能技术的飞速发展，深度学习已成为机器学习领域最重要的分支之一，并在计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等众多领域取得了突破性进展。然而，要真正理解和掌握深度学习模型，离不开对背后支撑其运作的数学知识的深刻理解。本书正是应此需求而生，旨在为读者提供一套严谨而易懂的深度学习数学理论体系，并结合丰富的实例，帮助读者将理论知识转化为实际应用能力。 内容梗概： 本书内容涵盖了深度学习中最为关键和基础的数学概念，并循序渐进地引导读者理解深度学习模型的学习过程。全书共分为十二章，结构清晰，逻辑严谨。 第一章：线性代数入门与深度学习的关联 本章首先回顾了线性代数的几个核心概念，包括向量、矩阵、张量及其基本运算。在此基础上，详细阐述了它们在深度学习中的作用，例如，输入数据如何表示为向量或张量，神经网络中的权重和偏置如何构成矩阵，以及矩阵乘法如何实现层间的特征转换。本章强调了理解矩阵分解、特征值和特征向量等概念对于理解降维、主成分分析（PCA）等技术的重要性，这些技术在深度学习的特征工程和模型压缩中扮演着重要角色。 第二章：多元微积分与梯度下降 梯度下降是深度学习模型训练的核心优化算法，而其理论基础正是多元微积分。本章将详细介绍多元函数的求导、偏导数、方向导数和梯度等概念。读者将学习如何计算损失函数关于模型参数的梯度，并理解梯度所代表的函数变化率最大化的方向。在此基础上，本书将深入讲解梯度下降算法的原理、不同变体（如批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降）的特点和适用场景，以及学习率的选择对模型收敛速度和精度的影响。 第三章：链式法则与反向传播算法 反向传播算法是深度学习模型训练的“引擎”。本章将从链式法则这一微积分的强大工具出发，揭示神经网络中误差信号如何从输出层逐层向前传播，并计算出各层参数的梯度。读者将学习到如何将复杂的复合函数求导问题分解为一系列简单的偏导数计算，从而高效地更新模型参数。本章将通过具体的例子，详细推导多层感知机（MLP）的反向传播过程，为后续更复杂的网络结构打下坚实基础。 第四章：概率论与统计学基础 概率论和统计学为理解和构建深度学习模型提供了重要的理论框架。本章将回顾概率分布（如伯努利分布、高斯分布）、期望、方差、条件概率、贝叶斯定理等基本概念。在此基础上，本书将探讨这些概念在深度学习中的应用，例如，如何使用概率模型来表示数据的分布，如何通过最大似然估计来训练模型，以及如何理解和应用交叉熵等损失函数。 第五章：信息论基础与损失函数 信息论为度量模型预测能力和数据不确定性提供了有效的工具。本章将介绍熵、交叉熵、KL散度等信息论概念。读者将理解交叉熵如何衡量模型预测分布与真实分布之间的差异，并成为分类任务中最常用的损失函数。此外，本章还将探讨其他类型的损失函数，如均方误差（MSE）在回归任务中的应用，以及它们与模型性能之间的关系。 第六章：凸优化导论 虽然许多深度学习模型的目标函数是非凸的，但理解凸优化的基本原理对于认识模型训练的挑战和部分优化算法的设计至关重要。本章将介绍凸集、凸函数、凸优化的基本概念和一些简单的优化算法，如梯度下降法的收敛性质。理解凸优化的概念有助于读者理解为何深度学习模型在训练过程中容易陷入局部最优，以及如何通过一些策略（如更优的初始化、正则化）来缓解这一问题。 第七章：数值稳定性与梯度爆炸/消失问题 在深度学习模型训练过程中，特别是在深层网络中，梯度爆炸和梯度消失是常见的挑战。本章将深入分析导致这些问题的根源，如激活函数的选择、权重的初始化、以及链式法则的乘法效应。同时，本书还将介绍多种应对策略，例如，使用ReLU及其变种激活函数，采用Xavier和He初始化方法，以及引入批量归一化（Batch Normalization）和残差连接（Residual Connections）等技术来改善梯度的传播。 第八章：正则化技术与过拟合的防范 过拟合是模型在训练集上表现良好，但在新数据上表现不佳的现象。本章将详细介绍各种正则化技术，包括L1/L2正则化、Dropout、早停法（Early Stopping）以及数据增强（Data Augmentation）等。读者将理解这些技术如何通过增加模型复杂度惩罚、随机失活神经元、控制训练过程等方式，来提高模型的泛化能力。 第九章：数值计算库与高效实现 为了高效地实现深度学习算法，需要依赖强大的数值计算库。本章将介绍NumPy在向量和矩阵运算中的基础应用，以及PyTorch或TensorFlow等深度学习框架的核心概念。读者将学习如何利用这些框架提供的自动微分功能来简化反向传播的实现，以及如何利用GPU加速模型的训练。 第十章：实例分析：从数学原理到代码实现 本章将通过一个具体的深度学习应用场景（例如，一个简单的图像分类任务）来整合前面所学的数学知识。读者将看到如何将问题建模，如何选择合适的模型结构（如MLP），如何构建损失函数，如何实现梯度下降的训练过程，以及如何使用数值计算库和深度学习框架来编写实际的代码。本章将强调理论与实践的结合，帮助读者建立从理论推导到实际编码的桥梁。 第十一章：梯度下降的进阶优化算法 除了基本的梯度下降，深度学习领域还发展出了许多更有效的优化算法。本章将详细介绍这些算法，包括动量（Momentum）、Adagrad、RMSprop、Adam等。读者将理解这些算法是如何通过引入历史梯度信息、自适应地调整学习率等方式，来加速收敛并跳出局部最优，从而获得更好的训练效果。 第十二章：数学在模型评估与调优中的应用 模型评估和调优是深度学习项目成功的关键环节。本章将探讨如何利用统计学原理来设计合适的评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC等），如何理解交叉验证的意义，以及如何利用网格搜索、随机搜索等方法来寻找最优的模型超参数。本章还将讨论偏差-方差权衡（Bias-Variance Trade-off）的概念，帮助读者更深入地理解模型性能的局限性。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅深入讲解了深度学习背后的数学原理，更通过丰富的实例和代码示例，将理论知识转化为可操作的实践技能。 循序渐进，逻辑清晰： 内容从基础的线性代数和微积分出发，逐步深入到复杂的反向传播和优化算法，适合不同背景的读者。 数学推导严谨： 对关键的数学公式和算法进行详细的推导，帮助读者理解其内在逻辑。 侧重应用： 强调数学概念在实际深度学习问题中的应用，使读者能够理解“为什么”这样做，以及“如何”应用。 面向广泛读者： 无论您是机器学习初学者、计算机科学专业的学生、还是希望深入理解深度学习原理的工程师，本书都将为您提供宝贵的知识。 本书适合读者： 对深度学习原理充满好奇，希望深入理解其数学基础的初学者。 计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业的本科生和研究生。 希望提升深度学习模型开发和优化能力的工程师和研究人员。 对机器学习的数学理论感兴趣的任何人士。 前言： 在当今科技飞速发展的时代，人工智能已经渗透到我们生活的方方面面。而深度学习，作为人工智能皇冠上的明珠，更是引领着这场变革的浪潮。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车，从精准的医疗诊断到个性化的内容推荐，深度学习模型的身影无处不在。然而，当我们惊叹于深度学习的强大能力时，是否也曾好奇，这些复杂的神经网络是如何学习并做出如此令人惊叹的决策的？其背后究竟隐藏着怎样的数学奥秘？ 许多优秀的深度学习书籍往往专注于算法的应用层面，而对于支撑这些算法的数学原理，则可能一带而过。这导致许多从业者在遇到模型不收敛、效果不佳等问题时，往往束手无策，难以找到根本原因并进行有效的调试。本书正是为了弥合这一鸿沟而创作。我们相信，只有深刻理解了深度学习的数学基础，才能真正地掌握这项技术，并在此基础上进行创新和突破。 本书的目标是为读者提供一套系统、严谨且易于理解的深度学习数学理论体系。我们从最基础的线性代数和微积分开始，逐步深入到概率论、信息论，最终讲解反向传播算法、优化器和正则化等核心概念。在讲解过程中，我们力求理论的严谨性和直观的解释相结合，并通过大量的实例帮助读者将抽象的数学概念与实际的深度学习应用联系起来。我们希望通过本书，读者不仅能“知其然”，更能“知其所以然”，从而在深度学习的道路上走得更远，更稳健。 本书的编写凝聚了作者多年的学术研究和工程实践经验。我们借鉴了国内外优秀的教材和文献，并在此基础上进行了深入的梳理和阐述。我们特别强调了数学概念之间的内在联系，以及它们如何共同构成了深度学习的完整图景。我们相信，通过系统地学习本书的内容，读者将能够建立起坚实的数学基础，为深入研究更复杂的深度学习模型和前沿技术打下坚实的基础。 最后，我们衷心希望本书能够成为您在深度学习学习和研究道路上的良师益友。我们欢迎读者提出宝贵的意见和建议，共同推动深度学习理论和应用的发展。 作者简介： 李华： 资深人工智能研究员，拥有超过十年的深度学习理论研究和工程实践经验，在顶尖学术会议和期刊上发表过多篇相关论文。现任某知名科技公司AI部门首席科学家。 王强： 专注于机器学习和数值计算领域的研究，在高校担任副教授，并长期从事相关课程的教学和教材编写工作。在深度学习算法优化和数学原理普及方面具有丰富的经验。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的在职研究生，研究方向涉及到模式识别和机器学习。在科研过程中，常常需要构建和优化各种神经网络模型来处理实际问题，因此对这本《MATLAB神经网络原理与实例精解》一直保持着关注。这次终于有机会深入研读，发现它确实是一本值得反复品味的书籍。作者陈明教授在理论讲解上，既有深度又不失广度，对于一些经典神经网络模型，他不仅仅是介绍了其结构和算法，更深入地探讨了其数学推导过程和收敛性分析，这为我进行模型改进和理论创新提供了扎实的理论基础。更难得的是，书中提供的实例非常贴合实际应用场景，从图像识别到时间序列预测，涵盖了多个领域，并且每一步都提供了清晰的MATLAB代码实现，甚至包括了数据预处理、模型训练、性能评估等全流程。让我惊喜的是，一些章节还讨论了不同网络在特定问题上的适用性分析，以及如何根据问题特点选择合适的网络结构和参数，这对于指导实际科研工作具有很强的指导意义。我尤其喜欢书中关于网络性能评估的部分，它详细介绍了各种评估指标的含义和计算方法，并结合实例展示了如何通过这些指标来判断模型的优劣，这对于我撰写科研论文时的数据分析部分非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

作为一个初次接触神经网络领域的学习者，当初选择《MATLAB神经网络原理与实例精解》这本书，完全是被它“原理与实例精解”的副标题所吸引。我期望能够通过这本书，不仅理解神经网络的底层数学原理，更能看到这些理论如何在MATLAB这样强大的工具中得以实现，并且通过实际的案例来加深理解。翻开书页，首先感受到的是一种严谨又不失条理的编排。从最基础的感知机模型讲起，逐步深入到BP神经网络、径向基函数网络，再到更复杂的自组织映射网络和霍普菲尔德网络，每一章都像是为初学者精心搭建的一级级阶梯。让我印象深刻的是，作者并没有简单地罗列公式，而是花费了大量篇幅去解释每一个公式背后的逻辑和物理意义，比如在讲解激活函数时，会详细阐述其作用和不同激活函数之间的优劣对比，这对于我这样需要“知其然，更知其所以然”的学习者来说，简直是福音。而书中穿插的MATLAB代码示例，更是将抽象的概念具象化，我甚至可以一边阅读一边在MATLAB环境中运行代码，观察参数变化带来的网络行为差异，这种“动手实践”的学习方式，极大地提升了学习的效率和乐趣。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深IT从业者，我一直对人工智能及其核心技术神经网络有着浓厚兴趣。在众多相关书籍中，《MATLAB神经网络原理与实例精解》这本书给我留下了深刻的印象。它最大的亮点在于其“精解”二字，充分体现了作者陈明在理论深度和工程实践上的功力。书中对神经网络的数学原理阐述严谨而不失透彻，从基础的线性模型到复杂的深度学习模型，都有细致入微的讲解。例如，在解释反向传播算法时，作者不仅给出了完整的数学推导，还对每一步的含义进行了深入剖析，使得读者能够真正理解梯度下降的原理以及如何通过链式法则更新权重。而更令人称道的是，书中提供了大量基于MATLAB的实例，这些实例覆盖了从基础的回归预测到复杂的图像和文本处理任务，并且代码实现非常规范和高效。我特别欣赏作者在实例讲解中，不仅仅是给出代码，还详细解释了每段代码的作用，以及如何根据实际需求调整模型参数和网络结构。这对于我这样希望将神经网络技术应用到实际项目中的开发者来说，无疑是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

刚开始接触深度学习，被各种模型和算法弄得眼花缭乱，尤其是理论部分，总觉得有些晦涩难懂。机缘巧合下，我看到了《MATLAB神经网络原理与实例精解》这本书，抱着试试看的心态买了下来。这本书的阅读体验，用“茅塞顿开”来形容一点也不夸张。作者在讲解神经网络的原理时，并没有直接跳到复杂的数学公式，而是从最基本的概念入手，例如神经元的工作原理，激活函数的选择，然后一步步引向多层感知机、误差逆传播算法等核心内容。这种循序渐进的讲解方式，让我这个初学者能够更容易地理解这些看似高深的理论。而且，书中的图示非常丰富，各种网络结构图、算法流程图都清晰明了，极大地降低了理解门槛。更让我惊喜的是，书中大量精选的MATLAB实例，就像是一本“操作手册”，我可以直接复制代码，然后在自己的电脑上运行，观察结果。通过这些实例，我能直观地看到理论是如何转化为实际应用的，比如在识别手写数字的例子中，我能清晰地看到神经网络是如何一步步学习并最终正确分类数字的。这种理论与实践相结合的学习方式，让我对神经网络的理解不再停留在表面的概念，而是有了更深入的认识。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的计算机科学专业学生，即将毕业，面临着毕业设计和找工作的压力，因此我一直在寻找一本能够帮助我快速掌握神经网络核心技术并能够应用于实际项目的书籍。《MATLAB神经网络原理与实例精解》这本书，恰好满足了我的需求。它最大的优势在于其“实例精解”的特色，作者通过一个个生动具体的案例，将抽象的神经网络理论具象化。从第一个章节开始，我就被书中丰富的实例所吸引，例如如何使用神经网络进行数据分类、回归预测，甚至是更复杂的模式识别任务。每个实例都配有详细的MATLAB代码，并且作者对代码的解释也非常到位，让我能够轻松理解每一行代码的含义和作用。更重要的是，书中不仅仅是提供了代码，还会对算法的原理进行深入的讲解，并分析了不同算法在特定问题上的优缺点。这让我能够不仅仅是“照猫画虎”地复制代码，而是能够真正理解其背后的逻辑，从而在自己的项目中进行创新和改进。这本书就像是我的“神经网络实战指南”，让我受益匪浅。