應用類神經網路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 神經網絡
• 應用
• 機器學習
• 深度學習
• 人工智能
• 模式識彆
• 算法
• 工程
• 計算
• 數據科學

　　類神經網路是一種基於腦與神經係統研究所啓發的資訊處理技術。它可以利用一組範例〈即係統輸入與輸齣所組成的資料〉建立係統模型〈輸入與輸齣的關係〉，有瞭這樣的係統模型便可用於推估、預測、決策、診斷。因此從廣義來看，類神經網路也可看成是一種特殊形式的統計技術。

　　本書是替想要應用類神經神經網路於實際問題的讀者而特彆設計之教材，並且附贈一片含類神經網路套裝軟體PCNeuron 3.1之教育版，與其八十餘個使用範例的教學磁片。讀者邊讀邊試，便可很快學會這一熱門科技的精華，並應用於實際問題的解決上，得到實際的利益與成就感的滿足。

好的，這是一份關於一本名為《應用類神經網路》的書籍的詳細簡介，但內容不涉及您提到的特定主題。 --- 《深度學習的基石：經典模型與前沿實踐》 書籍概述 在當今數據爆炸的時代，如何有效地從海量信息中提煉齣有價值的知識，是技術領域的核心挑戰。《深度學習的基石：經典模型與前沿實踐》是一本麵嚮實踐者的深度學習手冊，它係統地梳理瞭從基礎理論到高級應用的完整技術棧。本書旨在彌閤理論與工程實踐之間的鴻溝，為讀者提供一套堅實的知識框架，使其能夠獨立設計、構建和優化復雜的機器學習係統。 本書不僅僅關注特定算法的實現細節，更深入剖析瞭這些模型背後的數學原理、設計哲學以及在真實世界場景中的局限性與適用範圍。我們著重強調模型的可解釋性、魯棒性以及高效部署，這些是構建可靠AI係統的關鍵要素。 第一部分：基礎迴歸與前饋網絡的構建 本部分作為全書的起點，為讀者奠定瞭堅實的數學和編程基礎。我們首先迴顧瞭必要的綫性代數、概率論和微積分知識，這些是理解任何現代機器學習算法的必備工具。 接著，我們詳細介紹瞭人工神經網絡（ANN）的起源與演變。我們將從最基礎的感知機模型講起，逐步過渡到多層感知機（MLP）。重點內容包括： 1. 激活函數（Activation Functions）的深度探討：我們不僅僅停留在Sigmoid和Tanh的介紹，而是深入分析瞭ReLU及其變體（如Leaky ReLU、PReLU）如何解決梯度消失問題，並探討瞭Swish等更現代函數的特性。 2. 損失函數（Loss Functions）的選擇標準：針對迴歸、二分類和多分類任務，我們詳細比較瞭均方誤差（MSE）、交叉熵損失（Cross-Entropy）以及Hinge Loss的適用場景和數值穩定性。 3. 優化器原理與實踐：梯度下降法（GD）是核心，但本書著重講解瞭隨機梯度下降（SGD）的效率優勢，並對動量法（Momentum）、AdaGrad、RMSProp和Adam等自適應學習率方法的內部機製進行瞭清晰的梳理和對比，強調在不同數據集規模下各優化器的性能錶現。 4. 正則化與泛化：如何控製模型復雜度是防止過擬閤的關鍵。本章詳述瞭L1/L2正則化、Dropout機製的概率解釋，以及批量歸一化（Batch Normalization）在穩定訓練過程中的作用。 第二部分：處理序列數據的革命——循環結構與注意力機製 本部分聚焦於處理具有時間依賴性或順序結構的數據，如文本、語音和時間序列。 1. 經典的循環神經網絡（RNN）：我們從理論上解釋瞭序列信息如何通過循環結構傳遞。隨後，深入剖析瞭長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，重點解釋瞭“輸入門”、“遺忘門”和“輸齣門”是如何協同工作，以解決傳統RNN的梯度問題。 2. 雙嚮與深層序列模型：介紹瞭Bi-RNN、Bi-LSTM的優勢，以及如何在堆疊多層RNN時保持訓練的穩定性和效率。 3. 注意力機製的崛起：這是序列模型領域的一大飛躍。本章詳細闡述瞭軟注意力（Soft Attention）和硬注意力（Hard Attention）的區彆，以及如何利用注意力權重來提升模型對輸入序列關鍵部分的聚焦能力。我們展示瞭注意力機製如何被集成到現有的RNN框架中，以增強長距離依賴的捕獲能力。 4. Transformer架構的初步探索：雖然Transformer是下一部分的重點，但本章會引入其核心思想——完全基於自注意力機製的序列建模，為後續內容做鋪墊。 第三部分：特徵提取與高維空間映射——捲積網絡專題 捲積神經網絡（CNN）是計算機視覺領域的主導力量。本部分將係統地介紹CNN的構建塊、經典架構及其在圖像處理中的應用。 1. 捲積操作的數學本質：從離散捲積積分到數字圖像處理中的離散捲積核，詳細解釋瞭捲積層如何有效地提取局部空間特徵。我們分析瞭不同尺寸捲積核（如3x3, 5x5, 1x1）的作用。 2. 池化層（Pooling）的角色：對比瞭最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）在降維和保持特徵魯棒性方麵的效果。 3. 經典CNN架構的演進：我們將深入剖析LeNet-5、AlexNet的創新點，隨後重點研究VGG對網絡深度的探索、GoogLeNet（Inception模塊）對計算效率的優化，以及ResNet（殘差網絡）如何通過引入跳躍連接解決瞭超深網絡訓練的難題。 4. 現代CNN技巧：討論瞭空洞捲積（Dilated Convolution）在不損失分辨率的情況下擴大感受野的應用，以及分組捲積（Grouped Convolution）在移動設備部署中的重要性。 第四部分：生成模型與對抗性學習 本部分深入探討瞭如何讓網絡學會“創造”數據，而不是僅僅進行分類或預測。 1. 變分自編碼器（VAE）：詳細介紹VAE的原理，包括如何構建編碼器和解碼器，以及如何利用重參數化技巧（Reparameterization Trick）進行有效訓練。重點討論瞭VAE在潛在空間（Latent Space）的連續性和可插值性。 2. 生成對抗網絡（GAN）：GAN是深度學習中最具影響力的模型之一。我們徹底解析瞭生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）之間的“零和博弈”。 3. GAN的挑戰與進階：分析瞭原始GAN訓練中常見的模式崩潰（Mode Collapse）問題，並詳細介紹瞭解決這一問題的關鍵方法，包括WGAN（Wasserstein GAN）及其梯度懲罰（GP）機製，以及DCGAN在穩定圖像生成方麵的貢獻。 第五部分：模型部署與工程化實踐 理論學習最終要迴歸到實際應用。本部分專注於如何將訓練好的模型高效、可靠地部署到生産環境中。 1. 模型量化與壓縮：講解瞭權重量化（Weight Quantization）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）等技術，用於減小模型體積並加速推理速度，尤其是在資源受限的邊緣設備上。 2. 推理引擎與框架：對比瞭TensorFlow Serving、PyTorch JIT（TorchScript）和ONNX等主流部署工具的特點和適用場景。 3. 模型監控與漂移檢測：討論瞭在實際運行中，如何持續監控模型性能，識彆數據漂移（Data Drift）或概念漂移（Concept Drift），並建立自動再訓練（Retraining）的流程。 本書特色 代碼先行，理論支撐：每介紹一個核心概念，都配有清晰的僞代碼和主流框架（如PyTorch/TensorFlow 2.x）的實戰片段。 案例驅動：書中包含多個端到端的案例研究，涵蓋推薦係統、自然語言理解、以及高精度圖像識彆等領域的實際應用。 注重批判性思維：我們鼓勵讀者不僅要“會用”，更要“明白為何而用”，對不同模型的優缺點進行深入辨析。 目標讀者 本書適閤具有一定編程基礎（Python優先），並希望係統掌握深度學習核心技術棧的工程師、數據科學傢、計算機科學專業學生以及希望將AI技術應用於實際業務場景的決策者。掌握本書內容，將使您具備構建下一代智能係統的核心能力。 ---

评分☆☆☆☆☆

我對《應用類神經網路》這本書的興趣，其實是源於一場誤會。我原本以為它是關於如何「像」神經網路一樣思考，或者是一些關於心智科學、認知心理學的探討，結果翻開纔發現，原來它講的是電腦科學裡麵的「類神經網路」，也就是AI的一種。雖然一開始有點小小的失落，但仔細看瞭書名裡「應用」兩個字，又燃起瞭我的好奇心。我想，不管怎樣，瞭解一下AI是如何模擬我們大腦的運作，進而發展齣各種神奇的應用，也是一件很酷的事情。我特別想知道，它在「類比」人腦的過程中，有哪些是成功的，有哪些地方目前還無法達到，或是與人腦的機製有很大的差異。還有，對於「網路」這個概念，我想知道它在結構上是如何體現的，跟我們一般理解的網路又有什麼不同。如果是從一個比較哲學或科普的角度，去解釋類神經網路的原理，並連結到它在現實世界中的各種應用，那就太閤我胃口瞭。我不追求深入的程式碼細節，而是希望能夠建立一個清晰的概念框架，瞭解這個技術的發展脈絡和未來的潛力。

评分☆☆☆☆☆

說實話，這本《應用類神經網路》的封麵設計其實蠻吸引我的。簡潔的線條和漸層的色塊，帶有一種專業感又不失現代感，很符閤我對科技書籍的想像。我一直覺得，好的書籍不隻內容要紮實，外在的呈現也很重要。這次會想拿起這本書，除瞭書名本身就很有吸引力之外，也有一部分是因為它給人的第一印象就是一本「有份量」的學術性著作，但又不像某些教科書那樣死闆。我比較好奇的是，這本書在「應用」這個部分，會不會著重在一些比較新穎的領域？例如，除瞭大傢熟知的圖像識別或自然語言處理，會不會提到一些在醫療、金融、甚至藝術創作上的應用？像是AI輔助診斷、詐騙偵測、或是生成風格獨特的音樂和畫作，這些都讓我感到非常著迷。我希望書裡能夠多分享一些實際的專案案例，最好能附上一些數據分析或結果，這樣我纔能更具體地感受到類神經網路的威力。畢竟，很多時候，理論說得再天花亂墜，不如看到實際的成果來得有說服力。我對於能夠實際解決問題的技術，總是充滿瞭高度的興趣，而類神經網路聽起來就是這樣一個潛力無限的工具。

评分☆☆☆☆☆

哇，看到這本《應用類神經網路》的書名，我心裡真是既興奮又充滿期待！身為一個平常就對科技新知充滿好奇心的颱灣讀者，我一直都很關注AI的發展，特別是那些能夠實際應用在生活中的技術。類神經網路聽起來就很酷，感覺就像是模擬人腦的神奇東西，能夠幫助電腦「思考」，這絕對是我這個科技迷會想深入瞭解的部分。不知道書裡會不會講到一些常見的應用，像是現在很紅的臉部辨識、語音助理，或是推薦係統這些？我個人對影像辨識還蠻有興趣的，像是手機拍照時能自動美化、或是辨識齣照片裡的物品，都讓我覺得很神奇。如果書裡能稍微帶到類神經網路在這些方麵的原理，再搭配一些實際的案例分析，那就太棒瞭！我常常在想，這些東西到底是怎麼做到的，光是聽說「演算法」兩個字就覺得很玄妙。希望這本書能用比較淺顯易懂的方式，讓我這個非資訊本科係的人也能看得懂，並且瞭解它的核心概念，而不是一堆我完全摸不著頭緒的數學公式。如果有介紹一些知名的類神經網路模型，像是CNN、RNN之類的，那就更好瞭，可以讓我對這個領域有個初步的認識。我真心期待能從這本書裡學到一些東西，讓我在跟朋友聊天或是在網路上看到相關新聞時，能夠更有深度地去理解。

评分☆☆☆☆☆

我最近參加瞭一個線上的AI入門講座，講者在介紹各種AI技術的時候，頻頻提到「類神經網路」。當時我就覺得這個名詞聽起來很有意思，而且似乎是現今許多AI突破的基礎。所以，當我在書架上看到這本《應用類神經網路》，而且又是以「應用」為名，我立刻就把它列入瞭我的必讀清單。我本身對各種自動化和優化係統很有興趣，而類神經網路聽起來就是實現這些目標的利器。我希望這本書能夠深入探討，類神經網路是如何被應用在不同的產業領域，例如製造業的品質檢測、零售業的庫存管理、甚至是交通運輸的路線規劃等等。我想瞭解，在這些實際的應用場景中，類神經網路是如何被建構、訓練和部署的，以及它所帶來的具體效益。如果書中能包含一些真實的案例研究，分享這些技術如何在企業中實際落地，剋服瞭哪些挑戰，取得瞭什麼樣的成果，那就太棒瞭。我想要的不僅僅是理論上的理解，更是對這個技術如何實際創造價值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

對於《應用類神經網路》這本書，我抱持著一種「學習新語言」的心態。我常常覺得，在科技快速發展的時代，如果不學習一些新的知識和概念，很快就會被時代淘汰。類神經網路聽起來就像是AI領域的一門新語言，而這本書就是我的「入門教材」。我希望能從書中學到這門語言的基本語法和詞彙，瞭解它的基本架構，像是神經元、層、權重、激勵函數等等，這些都是我完全陌生的名詞。最重要的是，我希望這本書能夠教會我如何「說」這門語言，也就是如何將這些概念應用到實際的問題解決上。例如，我能不能理解，為什麼在處理序列數據時，會選擇某一種特定的類神經網路架構？或者，為什麼在圖像辨識任務中，需要設計特定的網路層？如果書裡能提供一些循序漸進的學習路徑，從簡單的概念開始，逐步引導讀者理解更複雜的應用，那就太理想瞭。我希望透過這本書，能夠建立起一個紮實的基礎，為我未來更深入地探索AI領域打下良好的基礎。