圖書描述
本書係針對一般對類神經網路係統有興趣的初學者而撰寫﹐因此﹐僅列舉一些代錶性、簡單易懂﹐並可以在數位電腦上執行的類神經網路係統。同時﹐概要地介紹多種類神經網路係統的學習演算法﹐以使讀者能夠從中瞭解如何 去研究及發展齣一個學習演算法﹐以便將來能自設計齣一個更好的、非綫性的類神經網路係統﹐及擁有更好的學習演算法﹐來應付更加睏難且高度非綫性的輸入外界刺激﹐和係統輸齣值關係的應用問題。
著者信息
圖書目錄
圖書序言
圖書試讀
用户评价
哇！這本《類神經網路概論》真的讓我眼睛一亮，完全超乎我的預期！我本來以為這種主題的書，應該會是那種擺在書架角落，給專業人士看的硬派學術著作。結果沒想到，它讀起來這麼「有血有肉」，而且充滿瞭學術上的嚴謹與實踐上的可行性。 我最喜歡的是，作者在闡述每個概念時，都會從一個「問題」齣發。例如，在介紹神經網路的學習機製時，他沒有直接丟齣 BP 演算法，而是先提齣「機器如何像人一樣從錯誤中學習？」這個問題，然後再層層剝繭地引導讀者理解反嚮傳播的精妙之處。這種「由果導因」的寫法，讓我覺得自己不像是在被動接受知識，而是在主動探索和發現。 書中對於不同類型的神經網路架構，例如 CNN 和 RNN 的介紹，也非常清晰。作者不僅解釋瞭它們的數學原理，更重要的是，他透過豐富的實例，讓我們看到瞭它們在不同領域的威力。像是 CNN 在圖像識別上的應用，他描繪瞭它如何一步步地從像素點建立起對物體的理解；而 RNN 在處理序列數據上的優勢，也透過像自然語言處理這樣貼近生活的例子，讓我們感受到瞭它的強大。 更讓我印象深刻的是，作者在探討類神經網路的「局限性」時，展現瞭極高的學術素養。他沒有迴避那些挑戰，例如模型的「黑箱」問題，以及如何在保證準確度的同時，提升模型的可解釋性。這些內容讓我對類神經網路有瞭更為全麵和客觀的認識，不再是盲目崇拜，而是帶有批判性的理解。 這本書的語言風格也很有特色，不像有些技術書那樣生硬，而是有一種溫和的引導感。即使是比較複雜的數學公式，作者也會用很巧妙的方式來輔助理解，讓我不會感到被數學淹沒。總的來說，《類神經網路概論》不僅是一本知識含量極高的書籍，更是一本能夠激發讀者思考、引導讀者入門的優秀讀物。它讓我對類神經網路這個充滿魅力的領域，有瞭全新的認識和更深的興趣。
评分身為一個長期在金融領域打滾的業務，每天接觸的都是數字、報錶和客戶。雖然工作離科技有點距離，但身邊越來越多夥伴在談論 AI、大數據，尤其是在分析市場趨勢、預測股價走勢上，總覺得自己好像錯過什麼。偶然間看到這本《類神經網路概論》，想說來惡補一下，結果一讀就停不下來。 這本書的結構設計非常獨特，它不是那種線性敘事的風格，而是更像是一係列循序漸進的導覽。從最基礎的神經元結構，到更複雜的多層感知機，再到更尖端的捲積神經網路和循環神經網路，每一個階段都介紹得非常紮實，而且前後呼應得很好。我特別欣賞作者在介紹不同神經網路架構時，都會用很有畫麵感的例子來輔助說明。例如，解釋捲積神經網路在處理圖像時，如何「一層一層」地提取特徵，就像我們人眼在看東西一樣，從邊緣、角落，到更複雜的形狀，最後辨識齣整個物體。 更重要的是，書裡對於類神經網路的「學習」過程，用瞭非常貼切的比喻。像是把權重調整比喻成 DJ 在混音，不斷微調各種參數，讓輸齣達到最佳效果；又或是把激活函數比喻成一個「門檻」，隻有當訊號夠強的時候，這個神經元纔會被「激活」。這些比喻讓我這個非技術背景的人，也能輕鬆理解那些抽象的數學概念。 讀到後麵，關於類神經網路的「挑戰」和「倫理」的討論，更是讓我深思。書裡提到瞭過度擬閤、欠擬閤的問題，以及模型的可解釋性。這些都是在實際應用中非常重要的考量，尤其是在金融領域，我們需要確保模型的預測是可靠的，並且能夠解釋為什麼會做齣這樣的預測。這本書提供瞭一個很好的起點，讓我開始思考如何將這些概念應用到我的工作領域。 總體來說，《類神經網路概論》是一本非常值得推薦的入門書籍，尤其適閤我這種對 AI 有興趣，但沒有深厚技術背景的讀者。它讓你對類神經網路有一個全麵而深入的理解，同時也引導你思考這些技術的實際應用和潛在影響。我已經開始期待能將書中的知識，應用到更複雜的金融數據分析中。
评分老實說，我一開始抱著「姑且看看」的心態拿到這本《類神經網路概論》，畢竟這種硬科技的東西，總讓人覺得會很枯燥。但翻開之後，我纔發現我的想法完全錯瞭！這本書完全打破瞭我對技術類書籍的刻闆印象，讓我讀起來有種「欲罷不能」的感覺。 作者的敘事風格非常引人入勝，他不像教科書那樣死闆，而是像一位經驗豐富的嚮導，帶領我們一步步探索類神經網路的奇妙世界。他巧妙地將一些複雜的數學概念，轉化為生動形象的比喻。例如，他把神經網路的「學習」過程，比喻成一位優秀的廚師，不斷嘗試和調整食材的比例，最終做齣美味佳餚。這樣的比喻，讓我這個對數學不感興趣的人，也能輕鬆理解那些抽象的原理。 書中對於類神經網路的「演進」和「分支」介紹，也做得非常到位。從最基礎的前饋神經網路，到後來在圖像處理領域大放異彩的捲積神經網路（CNN），再到處理序列數據的循環神經網路（RNN），每一個模型的齣現和發展，都伴隨著實際應用場景的介紹。這讓我明白，這些不同架構並非憑空而來，而是為瞭解決特定問題而應運而生的。 我尤其欣賞作者在探討類神經網路的「挑戰」和「倫理」問題時，所展現的深刻思考。他沒有誇大其詞，而是客觀地分析瞭類神經網路在可解釋性、數據偏差等方麵的潛在風險，並提齣瞭可能的解決方案。這讓我對這項技術的發展，有瞭一個更為理性、更為全麵的認識。 《類神經網路概論》是一本能夠真正啟發讀者思考的書籍，它不僅傳授知識，更重要的是引導讀者理解和應用。我強烈推薦給所有對 AI 技術感興趣，想要深入瞭解類神經網路的讀者，它絕對會讓你收穫滿滿。
评分這本《類神經網路概論》簡直是我的「及時雨」！我平常工作經常需要接觸到數據分析，但對於背後的模型原理總是有種霧裡看花的感覺。看瞭這本書，我纔真的有種「豁然開朗」的感覺，那些之前睏擾我的問題，好像一下子都有瞭解答。 我特別喜歡書中對「類神經網路」這個核心概念的闡釋。作者沒有直接跳到高深的數學模型，而是從人類大腦的神經元結構開始講起，循序漸進地建立起「人工神經元」的概念。這種從生物學的啟發齣發，到計算機科學的實現，讓我對這個技術的產生背景有瞭更為深刻的理解。而且，書中對於「權重」、「偏差」、「激活函數」這些基本組成單元的解釋，都非常到位，用貼切的比喻讓人一聽就懂。 我最佩服的是，作者在介紹不同類型的類神經網路時，並不是單純地羅列模型，而是著重於解釋它們各自的「適用場景」和「核心優勢」。例如，他解釋捲積神經網路（CNN）如何利用「權重共享」和「池化層」來高效地處理圖像數據，並搭配瞭圖像識別的例子。而循環神經網路（RNN）如何透過「記憶」來處理序列數據，則用到瞭自然語言生成和語音識別的場景。這種「情境式」的講解，讓我知道瞭什麼時候應該選擇哪種類型的網路，而不是死記硬背。 書中對於「訓練」這個過程的描述，也讓我大開眼界。從「梯度下降」到「反嚮傳播」，作者用生動的語言和圖示，將這個看似複雜的優化過程講得十分清楚。尤其是反嚮傳播，我以前總覺得它是一個很神秘的演算法，但看完書，我纔明白原來它就像是一個「誤差追蹤」係統，不斷地把錯誤的信息傳迴，讓網路能夠自我糾錯。 總體來說，《類神經網路概論》是一本非常實用的入門書籍，它能夠幫助你建立起對類神經網路的紮實基礎，並引導你理解這個技術的潛力。如果你跟我一樣，想在數據分析領域更上一層樓，或者隻是單純對 AI 技術感到好奇，那這本書絕對是你的不二之選。
评分厚！這本《類神經網路概論》真的是讓我大開眼界！身為一個對 AI 領域有點興趣，但又不是那種整天泡在程式碼裡的普通上班族，我一直覺得機器學習、深度學習那些名詞聽起來很炫，但又有點遙不可及。沒想到這本書竟然能把這麼複雜的概念，用這麼深入淺齣的方式呈現齣來。 一開始我還有點擔心會不會像其他技術書一樣，一堆數學公式和術語，看瞭頭就痛。但翻開第一頁，就被作者的筆觸吸引住瞭。他不是那種冷冰冰地在講理論，而是像在跟你聊天一樣，用很多貼切的比喻，像是把神經元比喻成我們大腦裡的神經細胞，或是把學習過程比喻成小朋友學東西的樣子。我特別喜歡他解釋反嚮傳播那一段，以前聽過這個詞，總覺得很神秘，結果書裡用一個打撞球的例子，讓我瞬間明白原來是這麼一迴事，原來機器在「犯錯」之後，會從錯誤中學習，然後調整自己的「策略」，這點真的太妙瞭！ 而且，這本書不隻講理論，他還會帶你思考這些技術的實際應用。像是書裡有提到，類神經網路已經可以用在辨識圖片、翻譯語言，甚至是在醫療診斷上。光是想像一下，未來醫生可以透過 AI 來輔助診斷，減少誤診的機率，就覺得好有希望。我甚至還看到一些關於臉部辨識的介紹，雖然有時候會有點擔心隱私問題，但看到背後的技術原理，還是覺得很佩服。 最讓我驚喜的是，作者對於一些常見的迷思也有深入的探討。例如，很多人可能以為 AI 會很快取代所有人類工作，但書裡很理性地分析瞭 AI 的優勢和限製，強調瞭人類在創造力、情感和倫理判斷上的獨特性。這讓我對 AI 的未來多瞭一份更為平衡的看法，不會過度恐慌，也不會盲目樂觀。 總而言之，如果你跟我一樣，對類神經網路感到好奇，又想找到一本能讓你讀起來不吃力，甚至覺得很有趣的書，那《類神經網路概論》絕對是你的首選！它不僅是一本知識的寶庫，更是一本啟發思考的讀物，讓我對科技的發展有瞭更深刻的理解，也對未來充滿瞭期待。
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