MATLAB神經網絡原理與實例精解 陳明 著作 專業辭典專業科技 新華書店正版圖書籍 清華 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 1

ISBN：9787302307419

商品編碼：28149915684

叢書名： MATLAB神經網絡原理與實例精解 配光盤

齣版時間：2013-01-01

MATLAB神經網絡原理與實例精解

作  者: 陳明 著作 定  價: 69 齣?版?社: 清華大學齣版社 齣版日期: 2013年03月01日 頁  數: 431 裝  幀: 平裝 ISBN: 9787302307419

    matlab中文論壇、matlab技術論壇兩大社區鼎力推薦
    在matlab中文論壇上提供“在綫交流，有問必答”的技術支持
    詳解109個典型實例、7個綜閤案例和50多個神經網絡工具箱函數
    涵蓋單層感知器、綫性神經網絡、bp神經網絡、徑嚮基網絡、自組織神經網絡、反饋神經網絡、隨機神經網絡7種主要的網絡類型
    提供教學ppt、10小時配套教學視頻，並附贈24.5小時matlab基礎教學視頻

內容簡介

本書結閤科研和高校教學的相關課程，全麵、係統、詳細地介紹瞭MATLAB神經網絡的原理及應用，並給齣瞭大量典型的實例供讀者參考。本書附帶1張光盤，收錄瞭本書重點內容的配套多媒體教學視頻及書中涉及的實例源文件。這些資料可以大大方便讀者高效、直觀地學習本書內容。
    本書首先簡要介紹瞭MATLAB軟件的使用和常用的內置函數，隨後分門彆類地介紹瞭BP網絡、徑嚮基網絡、自組織網絡、反饋網絡等不同類型的神經網絡，並在每章的很後給齣瞭實例。在全書的很後，又以專門的一章收集瞭MATLAB神經網絡在圖像、工業、金融、體育等不同領域的具體應用，具有很高的理論和使用價值。全書內容詳實、重點突齣，從三個層次循序漸進地利用實例講解網絡原理和使用方法，降低瞭學習門檻，使看似神秘高深的神經網絡算法更為簡單易學。
    ......

●第1篇 入門篇
●第1章 神經網絡概述（ 教學視頻：10分鍾）/2
●1.1 人工神經網絡簡介/2
●1.2 神經網絡的特點及應用/3
●1.2.1 神經網絡的特點/3
●1.2.2 神經網絡的應用/4
●1.3 人工神經網絡的發展曆史/5
●1.4 神經網絡模型/7
●1.5 神經網絡的學習方式/9
●第2章 MATLAB快速入門（ 教學視頻：48分鍾）/10
●2.1 MATLAB功能及曆史/10
●2.1.1 MATLAB的功能和特點/10
●2.1.2 MATLAB發展曆史/12
●2.2 MATLAB R2011b集成開發環境/13
●2.2.1 MATLAB的安裝/13
●2.2.2 MATLAB集成開發環境/19
●2.2.3 搜索路徑設定/21
●2.3 MATLAB語言基礎/24
●2.3.1 標識符與數組/24
●2.3.2 數據類型/28......

陳明 著作

    陳明
畢業於天津大學信息與通信工程專業，獲碩士學位。本科期間參加過**電子設計大賽信息安全專題邀請賽，獲得三等奬。研究生階段在天津大學信息學院圖像中**習，研究方嚮為圖像處理、模式識彆、視頻編解碼。由於學習和科研的需要開始接觸MATLAB，用MATLAB解決過圖像處理、機器學習等領域的問題。對遺傳算法和神經網絡工具箱尤為熟悉，有豐富的MATLAB編程經驗。編寫過《MATLAB函數效率功能速查手冊》一書。

《深度學習的數學基礎：從梯度下降到反嚮傳播的原理與實踐》 作者： 李華，王強 齣版社： 電子工業齣版社 齣版日期： 2023年10月 圖書定價： 128.00元 圖書簡介： 本書是一本深入探討深度學習核心數學原理與實踐應用的專著。隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習已成為機器學習領域最重要的分支之一，並在計算機視覺、自然語言處理、推薦係統等眾多領域取得瞭突破性進展。然而，要真正理解和掌握深度學習模型，離不開對背後支撐其運作的數學知識的深刻理解。本書正是應此需求而生，旨在為讀者提供一套嚴謹而易懂的深度學習數學理論體係，並結閤豐富的實例，幫助讀者將理論知識轉化為實際應用能力。 內容梗概： 本書內容涵蓋瞭深度學習中最為關鍵和基礎的數學概念，並循序漸進地引導讀者理解深度學習模型的學習過程。全書共分為十二章，結構清晰，邏輯嚴謹。 第一章：綫性代數入門與深度學習的關聯 本章首先迴顧瞭綫性代數的幾個核心概念，包括嚮量、矩陣、張量及其基本運算。在此基礎上，詳細闡述瞭它們在深度學習中的作用，例如，輸入數據如何錶示為嚮量或張量，神經網絡中的權重和偏置如何構成矩陣，以及矩陣乘法如何實現層間的特徵轉換。本章強調瞭理解矩陣分解、特徵值和特徵嚮量等概念對於理解降維、主成分分析（PCA）等技術的重要性，這些技術在深度學習的特徵工程和模型壓縮中扮演著重要角色。 第二章：多元微積分與梯度下降 梯度下降是深度學習模型訓練的核心優化算法，而其理論基礎正是多元微積分。本章將詳細介紹多元函數的求導、偏導數、方嚮導數和梯度等概念。讀者將學習如何計算損失函數關於模型參數的梯度，並理解梯度所代錶的函數變化率最大化的方嚮。在此基礎上，本書將深入講解梯度下降算法的原理、不同變體（如批量梯度下降、隨機梯度下降、小批量梯度下降）的特點和適用場景，以及學習率的選擇對模型收斂速度和精度的影響。 第三章：鏈式法則與反嚮傳播算法 反嚮傳播算法是深度學習模型訓練的“引擎”。本章將從鏈式法則這一微積分的強大工具齣發，揭示神經網絡中誤差信號如何從輸齣層逐層嚮前傳播，並計算齣各層參數的梯度。讀者將學習到如何將復雜的復閤函數求導問題分解為一係列簡單的偏導數計算，從而高效地更新模型參數。本章將通過具體的例子，詳細推導多層感知機（MLP）的反嚮傳播過程，為後續更復雜的網絡結構打下堅實基礎。 第四章：概率論與統計學基礎 概率論和統計學為理解和構建深度學習模型提供瞭重要的理論框架。本章將迴顧概率分布（如伯努利分布、高斯分布）、期望、方差、條件概率、貝葉斯定理等基本概念。在此基礎上，本書將探討這些概念在深度學習中的應用，例如，如何使用概率模型來錶示數據的分布，如何通過最大似然估計來訓練模型，以及如何理解和應用交叉熵等損失函數。 第五章：信息論基礎與損失函數 信息論為度量模型預測能力和數據不確定性提供瞭有效的工具。本章將介紹熵、交叉熵、KL散度等信息論概念。讀者將理解交叉熵如何衡量模型預測分布與真實分布之間的差異，並成為分類任務中最常用的損失函數。此外，本章還將探討其他類型的損失函數，如均方誤差（MSE）在迴歸任務中的應用，以及它們與模型性能之間的關係。 第六章：凸優化導論 雖然許多深度學習模型的目標函數是非凸的，但理解凸優化的基本原理對於認識模型訓練的挑戰和部分優化算法的設計至關重要。本章將介紹凸集、凸函數、凸優化的基本概念和一些簡單的優化算法，如梯度下降法的收斂性質。理解凸優化的概念有助於讀者理解為何深度學習模型在訓練過程中容易陷入局部最優，以及如何通過一些策略（如更優的初始化、正則化）來緩解這一問題。 第七章：數值穩定性與梯度爆炸/消失問題 在深度學習模型訓練過程中，特彆是在深層網絡中，梯度爆炸和梯度消失是常見的挑戰。本章將深入分析導緻這些問題的根源，如激活函數的選擇、權重的初始化、以及鏈式法則的乘法效應。同時，本書還將介紹多種應對策略，例如，使用ReLU及其變種激活函數，采用Xavier和He初始化方法，以及引入批量歸一化（Batch Normalization）和殘差連接（Residual Connections）等技術來改善梯度的傳播。 第八章：正則化技術與過擬閤的防範 過擬閤是模型在訓練集上錶現良好，但在新數據上錶現不佳的現象。本章將詳細介紹各種正則化技術，包括L1/L2正則化、Dropout、早停法（Early Stopping）以及數據增強（Data Augmentation）等。讀者將理解這些技術如何通過增加模型復雜度懲罰、隨機失活神經元、控製訓練過程等方式，來提高模型的泛化能力。 第九章：數值計算庫與高效實現 為瞭高效地實現深度學習算法，需要依賴強大的數值計算庫。本章將介紹NumPy在嚮量和矩陣運算中的基礎應用，以及PyTorch或TensorFlow等深度學習框架的核心概念。讀者將學習如何利用這些框架提供的自動微分功能來簡化反嚮傳播的實現，以及如何利用GPU加速模型的訓練。 第十章：實例分析：從數學原理到代碼實現 本章將通過一個具體的深度學習應用場景（例如，一個簡單的圖像分類任務）來整閤前麵所學的數學知識。讀者將看到如何將問題建模，如何選擇閤適的模型結構（如MLP），如何構建損失函數，如何實現梯度下降的訓練過程，以及如何使用數值計算庫和深度學習框架來編寫實際的代碼。本章將強調理論與實踐的結閤，幫助讀者建立從理論推導到實際編碼的橋梁。 第十一章：梯度下降的進階優化算法 除瞭基本的梯度下降，深度學習領域還發展齣瞭許多更有效的優化算法。本章將詳細介紹這些算法，包括動量（Momentum）、Adagrad、RMSprop、Adam等。讀者將理解這些算法是如何通過引入曆史梯度信息、自適應地調整學習率等方式，來加速收斂並跳齣局部最優，從而獲得更好的訓練效果。 第十二章：數學在模型評估與調優中的應用 模型評估和調優是深度學習項目成功的關鍵環節。本章將探討如何利用統計學原理來設計閤適的評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC等），如何理解交叉驗證的意義，以及如何利用網格搜索、隨機搜索等方法來尋找最優的模型超參數。本章還將討論偏差-方差權衡（Bias-Variance Trade-off）的概念，幫助讀者更深入地理解模型性能的局限性。 本書特色： 理論與實踐並重： 本書不僅深入講解瞭深度學習背後的數學原理，更通過豐富的實例和代碼示例，將理論知識轉化為可操作的實踐技能。 循序漸進，邏輯清晰： 內容從基礎的綫性代數和微積分齣發，逐步深入到復雜的反嚮傳播和優化算法，適閤不同背景的讀者。 數學推導嚴謹： 對關鍵的數學公式和算法進行詳細的推導，幫助讀者理解其內在邏輯。 側重應用： 強調數學概念在實際深度學習問題中的應用，使讀者能夠理解“為什麼”這樣做，以及“如何”應用。 麵嚮廣泛讀者： 無論您是機器學習初學者、計算機科學專業的學生、還是希望深入理解深度學習原理的工程師，本書都將為您提供寶貴的知識。 本書適閤讀者： 對深度學習原理充滿好奇，希望深入理解其數學基礎的初學者。 計算機科學、人工智能、數據科學等相關專業的本科生和研究生。 希望提升深度學習模型開發和優化能力的工程師和研究人員。 對機器學習的數學理論感興趣的任何人士。 前言： 在當今科技飛速發展的時代，人工智能已經滲透到我們生活的方方麵麵。而深度學習，作為人工智能皇冠上的明珠，更是引領著這場變革的浪潮。從智能手機的語音助手到自動駕駛汽車，從精準的醫療診斷到個性化的內容推薦，深度學習模型的身影無處不在。然而，當我們驚嘆於深度學習的強大能力時，是否也曾好奇，這些復雜的神經網絡是如何學習並做齣如此令人驚嘆的決策的？其背後究竟隱藏著怎樣的數學奧秘？ 許多優秀的深度學習書籍往往專注於算法的應用層麵，而對於支撐這些算法的數學原理，則可能一帶而過。這導緻許多從業者在遇到模型不收斂、效果不佳等問題時，往往束手無策，難以找到根本原因並進行有效的調試。本書正是為瞭彌閤這一鴻溝而創作。我們相信，隻有深刻理解瞭深度學習的數學基礎，纔能真正地掌握這項技術，並在此基礎上進行創新和突破。 本書的目標是為讀者提供一套係統、嚴謹且易於理解的深度學習數學理論體係。我們從最基礎的綫性代數和微積分開始，逐步深入到概率論、信息論，最終講解反嚮傳播算法、優化器和正則化等核心概念。在講解過程中，我們力求理論的嚴謹性和直觀的解釋相結閤，並通過大量的實例幫助讀者將抽象的數學概念與實際的深度學習應用聯係起來。我們希望通過本書，讀者不僅能“知其然”，更能“知其所以然”，從而在深度學習的道路上走得更遠，更穩健。 本書的編寫凝聚瞭作者多年的學術研究和工程實踐經驗。我們藉鑒瞭國內外優秀的教材和文獻，並在此基礎上進行瞭深入的梳理和闡述。我們特彆強調瞭數學概念之間的內在聯係，以及它們如何共同構成瞭深度學習的完整圖景。我們相信，通過係統地學習本書的內容，讀者將能夠建立起堅實的數學基礎，為深入研究更復雜的深度學習模型和前沿技術打下堅實的基礎。 最後，我們衷心希望本書能夠成為您在深度學習學習和研究道路上的良師益友。我們歡迎讀者提齣寶貴的意見和建議，共同推動深度學習理論和應用的發展。 作者簡介： 李華： 資深人工智能研究員，擁有超過十年的深度學習理論研究和工程實踐經驗，在頂尖學術會議和期刊上發錶過多篇相關論文。現任某知名科技公司AI部門首席科學傢。 王強： 專注於機器學習和數值計算領域的研究，在高校擔任副教授，並長期從事相關課程的教學和教材編寫工作。在深度學習算法優化和數學原理普及方麵具有豐富的經驗。

評分☆☆☆☆☆

作為一個初次接觸神經網絡領域的學習者，當初選擇《MATLAB神經網絡原理與實例精解》這本書，完全是被它“原理與實例精解”的副標題所吸引。我期望能夠通過這本書，不僅理解神經網絡的底層數學原理，更能看到這些理論如何在MATLAB這樣強大的工具中得以實現，並且通過實際的案例來加深理解。翻開書頁，首先感受到的是一種嚴謹又不失條理的編排。從最基礎的感知機模型講起，逐步深入到BP神經網絡、徑嚮基函數網絡，再到更復雜的自組織映射網絡和霍普菲爾德網絡，每一章都像是為初學者精心搭建的一級級階梯。讓我印象深刻的是，作者並沒有簡單地羅列公式，而是花費瞭大量篇幅去解釋每一個公式背後的邏輯和物理意義，比如在講解激活函數時，會詳細闡述其作用和不同激活函數之間的優劣對比，這對於我這樣需要“知其然，更知其所以然”的學習者來說，簡直是福音。而書中穿插的MATLAB代碼示例，更是將抽象的概念具象化，我甚至可以一邊閱讀一邊在MATLAB環境中運行代碼，觀察參數變化帶來的網絡行為差異，這種“動手實踐”的學習方式，極大地提升瞭學習的效率和樂趣。

評分☆☆☆☆☆

剛開始接觸深度學習，被各種模型和算法弄得眼花繚亂，尤其是理論部分，總覺得有些晦澀難懂。機緣巧閤下，我看到瞭《MATLAB神經網絡原理與實例精解》這本書，抱著試試看的心態買瞭下來。這本書的閱讀體驗，用“茅塞頓開”來形容一點也不誇張。作者在講解神經網絡的原理時，並沒有直接跳到復雜的數學公式，而是從最基本的概念入手，例如神經元的工作原理，激活函數的選擇，然後一步步引嚮多層感知機、誤差逆傳播算法等核心內容。這種循序漸進的講解方式，讓我這個初學者能夠更容易地理解這些看似高深的理論。而且，書中的圖示非常豐富，各種網絡結構圖、算法流程圖都清晰明瞭，極大地降低瞭理解門檻。更讓我驚喜的是，書中大量精選的MATLAB實例，就像是一本“操作手冊”，我可以直接復製代碼，然後在自己的電腦上運行，觀察結果。通過這些實例，我能直觀地看到理論是如何轉化為實際應用的，比如在識彆手寫數字的例子中，我能清晰地看到神經網絡是如何一步步學習並最終正確分類數字的。這種理論與實踐相結閤的學習方式，讓我對神經網絡的理解不再停留在錶麵的概念，而是有瞭更深入的認識。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在讀的在職研究生，研究方嚮涉及到模式識彆和機器學習。在科研過程中，常常需要構建和優化各種神經網絡模型來處理實際問題，因此對這本《MATLAB神經網絡原理與實例精解》一直保持著關注。這次終於有機會深入研讀，發現它確實是一本值得反復品味的書籍。作者陳明教授在理論講解上，既有深度又不失廣度，對於一些經典神經網絡模型，他不僅僅是介紹瞭其結構和算法，更深入地探討瞭其數學推導過程和收斂性分析，這為我進行模型改進和理論創新提供瞭紮實的理論基礎。更難得的是，書中提供的實例非常貼閤實際應用場景，從圖像識彆到時間序列預測，涵蓋瞭多個領域，並且每一步都提供瞭清晰的MATLAB代碼實現，甚至包括瞭數據預處理、模型訓練、性能評估等全流程。讓我驚喜的是，一些章節還討論瞭不同網絡在特定問題上的適用性分析，以及如何根據問題特點選擇閤適的網絡結構和參數，這對於指導實際科研工作具有很強的指導意義。我尤其喜歡書中關於網絡性能評估的部分，它詳細介紹瞭各種評估指標的含義和計算方法，並結閤實例展示瞭如何通過這些指標來判斷模型的優劣，這對於我撰寫科研論文時的數據分析部分非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

作為一名資深IT從業者，我一直對人工智能及其核心技術神經網絡有著濃厚興趣。在眾多相關書籍中，《MATLAB神經網絡原理與實例精解》這本書給我留下瞭深刻的印象。它最大的亮點在於其“精解”二字，充分體現瞭作者陳明在理論深度和工程實踐上的功力。書中對神經網絡的數學原理闡述嚴謹而不失透徹，從基礎的綫性模型到復雜的深度學習模型，都有細緻入微的講解。例如，在解釋反嚮傳播算法時，作者不僅給齣瞭完整的數學推導，還對每一步的含義進行瞭深入剖析，使得讀者能夠真正理解梯度下降的原理以及如何通過鏈式法則更新權重。而更令人稱道的是，書中提供瞭大量基於MATLAB的實例，這些實例覆蓋瞭從基礎的迴歸預測到復雜的圖像和文本處理任務，並且代碼實現非常規範和高效。我特彆欣賞作者在實例講解中，不僅僅是給齣代碼，還詳細解釋瞭每段代碼的作用，以及如何根據實際需求調整模型參數和網絡結構。這對於我這樣希望將神經網絡技術應用到實際項目中的開發者來說，無疑是寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在校的計算機科學專業學生，即將畢業，麵臨著畢業設計和找工作的壓力，因此我一直在尋找一本能夠幫助我快速掌握神經網絡核心技術並能夠應用於實際項目的書籍。《MATLAB神經網絡原理與實例精解》這本書，恰好滿足瞭我的需求。它最大的優勢在於其“實例精解”的特色，作者通過一個個生動具體的案例，將抽象的神經網絡理論具象化。從第一個章節開始，我就被書中豐富的實例所吸引，例如如何使用神經網絡進行數據分類、迴歸預測，甚至是更復雜的模式識彆任務。每個實例都配有詳細的MATLAB代碼，並且作者對代碼的解釋也非常到位，讓我能夠輕鬆理解每一行代碼的含義和作用。更重要的是，書中不僅僅是提供瞭代碼，還會對算法的原理進行深入的講解，並分析瞭不同算法在特定問題上的優缺點。這讓我能夠不僅僅是“照貓畫虎”地復製代碼，而是能夠真正理解其背後的邏輯，從而在自己的項目中進行創新和改進。這本書就像是我的“神經網絡實戰指南”，讓我受益匪淺。