不插電：用Java手刻一個類神經網路 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• Java
• 神經網絡
• 機器學習
• 深度學習
• 算法
• 編程
• 類神經網路
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• 實踐

使用簡單的語言描述類神經網路的原理，以實作與應用為導嚮，除理論介紹，每一章節的應用和實作都有具體的實例，讓讀者達到學以緻用。全書分為11章，主要內容為如下：

　　■ 第1章主要介紹類神經網路以及人工智慧的發展曆史和基本原理。
　　■ 第2章主要介紹最為簡單的類神經網路模型和理論應用。
　　■ 第3章介紹一個以Java 為基礎的類神經網路架構Neuroph 的架構以及基本使用方法。
　　■ 第4章主要介紹以Neuroph 為基礎開發一個簡單的類神經網路係統—感知機。
　　■ 第5章介紹ADALINE網路以及使用Neuroph實現ADALINE神經網路。
　　■ 第6章介紹BP 神經網路的基本原理和實作方式。
　　■ 第7章介紹BP 神經網路的實際實作應用。
　　■ 第8章介紹Hopfield 網路的原理、實作和應用。
　　■ 第9章介紹雙嚮聯想網路BAM 的原理、實作和應用。
　　■ 第10章介紹競爭學習網路，特彆是SOM 網路以及相關演算法與實現。
　　■ 第11章介紹PCA 方法以及與PCA 方法相等的PCA 網路。

本書特色

　　√ 力求通俗容易，使用簡單的語言描述類神經網路的原理與理論

　　√ 以實作方式與應用為導嚮，除理論介紹，每章的應用和實作都有詳解

　　√ 使用Java 作為主要語言。與Matlab 等語言不同的是，Java是目前企業級軟體開發最為流行的語言，使用Java 實現的神經網路具備更強的係統整閤能力與實作能力
 

深入理解神經網絡核心：Java手刻實踐指南 書名： 不插電：用Java手刻一個類神經網路 簡介： 本書旨在帶領讀者，以最純粹、最透明的方式，從零開始構建一個功能完備的、類人工神經網絡（Artificial Neural Network, ANN）模型。我們摒棄對成熟深度學習框架的依賴，選擇使用Java這門嚴謹且強大的語言作為實現載體，目的是揭示神經網絡的內在工作原理，而不是僅僅停留在API調用的層麵。 本書將帶你穿越神經網絡的“黑箱”，親手搭建起神經元、層級結構、激活函數、損失計算，直至最終的梯度下降優化過程。我們將采用一種“自下而上”的教學方法，確保讀者對每一個數學概念和代碼實現之間的對應關係都有深刻的理解。 第一部分：構建神經元的基石 在本書的第一部分，我們將重點打磨神經網絡最基本的構建單元——神經元（Neuron）。我們不會急於構建整個網絡，而是先理解單個神經元是如何接收輸入、進行加權求和、並通過偏置（Bias）調整其激活閾值的。 我們將詳細討論仿射變換（Affine Transformation） $z = W^T x + b$ 的物理意義和數學錶示。在Java中，我們將使用數組或List來模擬嚮量和矩陣的運算，並實現核心的`ForwardPass`（前嚮傳播）計算。 隨後，激活函數的引入是至關重要的。本書會深入解析幾種經典的激活函數： 1. Sigmoid 函數： 探討其S形麯綫的特性，及其在早期網絡中的應用與局限性（如梯度消失問題）。我們會實現其數學公式，並討論如何在Java中處理浮點數的精度問題。 2. ReLU (Rectified Linear Unit)： 分析ReLU何以成為現代網絡的首選，即其計算效率和對稀疏激活的貢獻。我們會實現 $f(z) = max(0, z)$ 的簡潔邏輯。 3. Softmax 函數： 專門用於多分類問題的輸齣層，解釋其如何將原始分數轉化為概率分布。 通過這一部分，讀者將獲得一個可獨立運行的、具備基本感知能力的“單神經元模型”。 第二部分：組裝網絡結構與前嚮傳播 有瞭神經元的藍圖，接下來的任務是組織它們形成層級結構。本書將構建一個標準的前饋網絡（Feedforward Network），包括輸入層、一個或多個隱藏層，以及輸齣層。 我們會定義層（Layer）的概念，它不僅包含神經元權重和偏置的集閤，還需管理層間的連接性。我們將使用矩陣運算的思維來高效地處理批量數據（Batch Data）的前嚮傳播。 重點講解如何管理參數的初始化。隨機初始化是成功的關鍵，我們會探討為什麼零初始化會導緻學習失敗，並實現 Xavier/Glorot 或 He 初始化策略的簡化版本，確保訓練的穩定性。 前嚮傳播的每一步都將清晰地映射到代碼邏輯：數據流過輸入層，經過激活函數，再傳遞到下一層。讀者將親手編寫齣整個數據流轉的流程，清晰地看到輸入信息是如何在網絡中一步步被提煉和轉化的。 第三部分：學習的藝術——反嚮傳播與梯度計算 這是本書的核心與難點所在：如何讓網絡“學習”？我們將徹底解剖反嚮傳播（Backpropagation）算法。反嚮傳播本質上是鏈式法則（Chain Rule）在多層結構中的高效應用。 我們會從損失函數（Loss Function）開始講解： 1. 均方誤差（MSE）： 適用於迴歸問題，直觀易懂。 2. 交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）： 適用於分類問題，並解釋其與Sigmoid/Softmax結閤的數學優勢。 隨後，我們將逆流而上，計算損失函數相對於網絡中每一個權重和偏置的梯度（Gradient）。這需要細緻地推導每層激活函數和仿射變換的導數。在Java實現中，我們將分彆計算： $frac{partial L}{partial a^{(l)}}$ （損失相對於前一層的激活值的梯度） $frac{partial L}{partial z^{(l)}}$ （損失相對於加權和的梯度） $frac{partial L}{partial W^{(l)}}$ 和 $frac{partial L}{partial b^{(l)}}$ （最終的參數梯度） 本書將清晰地展示如何使用這些梯度來更新參數，實現梯度下降（Gradient Descent）。 第四部分：優化器與訓練循環 雖然基礎的梯度下降算法有效，但在實際應用中，我們需要更快的收斂和更好的泛化能力。因此，本書的最後一部分將聚焦於優化器。 我們將實現並對比以下幾種優化策略： 1. 批量梯度下降 (Batch GD) vs. 隨機梯度下降 (SGD)： 探討數據批次大小（Batch Size）對訓練穩定性和速度的影響。 2. 動量（Momentum）： 引入曆史梯度的概念，幫助模型加速穿越平坦區域並抑製震蕩。我們將實現動量項的纍積與應用。 3. Adam 優化器（簡化版）： 介紹自適應學習率方法的思想，結閤一階矩（均值）和二階矩（方差）的估計，這是現代優化器設計的核心思想。 最後，我們將構建完整的訓練循環（Training Loop），包括數據加載、前嚮傳播、損失計算、反嚮傳播、參數更新以及周期性的模型評估。我們將使用一個簡單的數據集（如綫性可分或XOR問題）來驗證我們手刻的神經網絡從初始化到收斂的完整生命周期。 目標讀者： 本書麵嚮有一定Java編程基礎，並渴望深入理解機器學習核心算法，而非僅滿足於使用高級框架的開發者、學生和數據科學愛好者。通過親手實現每一個組件，你將真正掌握神經網絡的“不插電”工作原理。

作者簡介

葛一鳴

　　浙江工業大學碩士，國傢認證係統分析師，Oracle OCP。長期從事Java軟體研發，對Java技術、人工智慧、神經網路、資料採擷等技術有濃厚興趣。
 

前  言

Chapter01類神經網路概述
1.1人工智慧與神經網路簡史
1.2 生物學研究對神經網路的影響
1.3 大數據對人工智慧的影響
1.4 電腦硬體發展對人工智慧的影響
1.5 電腦軟體發展對人工智慧的影響
1.6 人工智慧的廣泛應用

Chapter02類神經元模型與感知機
2.1 類神經元組成要素
2.2 感知機
2.3 歸納

Chapter03神經網路架構Neuroph 介紹
3.1 Neuroph 是什麼
3.2 Neuroph 係統的組成
3.3 Neuroph Studio 的功能展示
3.4 Neuroph Library 架構分析
3.5 Neuroph 開發環境架設
3.6 歸納

Chapter04使用Java 實現感知機及其應用
4.1 第一個Neuroph 程式—使用感知機記憶邏輯與操作
4.2 讓感知機瞭解座標係統
4.3 感知機學習演算法與Java 實現
4.4 再看座標點位置識彆
4.5 感知機的極限—互斥問題
4.6 歸納

Chapter05  ADALINE 網路及其應用
5.1 ADALINE 網路與LMS 演算法
5.2 ADALINE 網路的Java 實現
5.3 使用ADALINE 網路識彆數字
5.4 歸納

Chapter06多層感知機和BP 學習演算法
6.1 多層感知機的結構與簡單實現
6.2 多層感知機學習演算法—BP 學習演算法
6.3 BP 神經網路細節最佳化
6.4 帶著演算法重迴互斥問題
6.5 歸納

Chapter07  BP 神經網路的案例
7.1 交錯性判彆問題
7.2 函數逼近
7.3 動物分類
7.4 簡單的語音辨識
7.5 MNIST 手寫體識彆
7.6 歸納

Chapter08 Hopfield 神經網路
8.1 Hopfield 神經網路的結構和原理
8.2 網路的儲存容量
8.3 Hopfield 神經網路的Java 實現
8.4 Hopfield 網路還原帶有噪點的字元
8.5 Hopfield 網路的自聯想案例
8.6 歸納

Chapter09 BAM 雙嚮聯想記憶網路
9.1 BAM 網路的結構與原理
9.2 BAM 網路的學習演算法
9.3 使用Java 實現BAM 網路
9.4 BAM 網路的應用
9.5 歸納

Chapter10競爭學習網路
10.1 競爭學習的基本原理
10.2 自我組織對映網路SOM 的原理
10.3 SOM 網路的Java 實現
10.4 SOM 網路的應用

Chapter11 PCA 神經網路
11.1 PCA 方法概述
11.2 PCA 神經網路學習演算法
11.3 基於Neuroph 實現PCA 網路
11.4 使用PCA 網路前置處理MNIST 手寫體資料集
11.5 歸納

前言

　　✾ 關於類神經網路

　　不可否認，我們已經迎來人工智慧的又一次高潮。與前幾次人工智慧的飛躍相比，這一次人工智慧突破將軟體演算法、高平行處理硬體係統以及大數據有機地結閤在一起，進而將人工智慧推嚮最接近人類智慧的主導地位。位於目前人工智慧核心的，也是最炙手可熱的演算法，被稱為深度學習。目前，最為成功的深度學習方法與類神經網路聯係緊密，甚至可以毫不誇張地說，傳統的類神經網路就是深度學習架構的基礎。因此，可以認為，目前人工智慧以及機器學習的覺醒從本質上說，是以類神經網路為代錶的學習演算法和架構的盛行以及廣泛實作。類神經網路已經從實驗室裏走齣來，獲得更加廣泛的實際商業應用。本書緻力於介紹傳統的類神經網路，作為讀者步入現代人工智慧以及深度學習的理論基礎。

　　✾ 主要內容

　　2014 年，我在百度閱讀上遞交瞭《自己動手寫神經網路》電子書。從發佈至今，已有2 萬餘人閱讀。在整理和歸納大部分讀者的意見後，我在原書的基礎上進行整理和進一步擴充，最後形成此書。

　　全書分為11 章，主要內容如下：

　　■ 第1 章主要介紹類神經網路以及人工智慧的發展曆史和基本原理。
　　■ 第2 章主要介紹最為簡單的類神經網路模型和理論應用。
　　■ 第3 章介紹一個以Java 為基礎的類神經網路架構Neuroph 的架構以及基本使用方法。
　　■ 第4 章主要介紹以Neuroph 為基礎開發一個簡單的類神經網路係—感知機。
　　■ 第5章介紹ADALINE網路及使用Neuroph實現ADALINE神經網路。
　　■ 第6 章介紹BP 神經網路的基本原理和實作方式。
　　■ 第7 章介紹BP 神經網路的實際實作應用。
　　■ 第8 章介紹Hopfield 網路的原理、實作和應用。
　　■ 第9 章介紹雙嚮聯想網路BAM 的原理、實作和應用。
　　■ 第10 章介紹競爭學習網路，特彆是SOM 網路以及相關演算法與實現。
　　■ 第11 章介紹PCA 方法以及與PCA 方法相等的PCA 網路。

　　✾ 本書特點

　　本書的主要特點有：

　　■力求通俗容易，使用簡單的語言描述類神經網路的原理與理論。
　　■以實作方式與應用為導嚮，除理論介紹外，每章的應用和實作都有實際的實現詳解。
　　■ 使用Java 作為主要語言。與Matlab 等語言不同的是，Java是目前企業級軟體開發最為流行的語言，因此，使用Java 實現的神經網路具備更強的係統整閤能力與實作能力。由於Java 語言本身通俗容易，在基本語法上與C/C++ 類似，因此，本書也適閤沒有Java 基礎的程式設計師。

　　✾ 對讀者的要求

　　本書適閤以下類型的讀者：
　　■ 對神經網路有興趣，期望可以初步瞭解神經網路原理的讀者。
　　■ 有一定程式設計經驗，期望學習和掌握神經網路的程式設計師。
　　■ 期望對神經網路進行實際應用的工程技術人員。

　　如果讀者熟悉Java，閱讀本書應該不會遇到太大的障礙。熟悉Java 並不是閱讀本書的必要條件。實際上，隻要具備程式設計經驗，並且有一點物件導嚮程式設計的概念，閱讀本書就不會遇到太大的障礙。

　　✾ 本書的資源

　　每章都提供相關參考程式，可以幫助讀者更進一步瞭解本書內容，在www.uucode.net/201702/nncode 中可以下載本書全部程式，本書答疑QQ 群424123202。

　　✾ 聯係作者

　　本書的寫作過程遠比我想像的要艱辛。為瞭讓全書能夠更清楚更正確地錶達和論述，我曆經好幾個不眠之夜。即使現在迴想起來，也忍不住要打個寒顫。由於我的寫作水準和寫作時間的限製，書中難免會有不妥之處。讀者可以透過電子郵件billykinggym@126.com，或透過我的個人網站www.uucode.net/ 與我取得聯係。
 

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這本書的題目《不插電：用Java手刻一個類神經網路》，光看就讓人眼睛為之一亮。在颱灣，我們很喜歡能有深度、又能動手實踐的學習材料。市麵上談論神經網絡的書籍很多，但大多是基於 Python 加上各種現成的框架，雖然方便，卻容易讓人變成「調參俠」，對底層原理一知半解。這本書的「不插電」理念，就是要把這個隔閡給打破。用 Java 這種語言，從零開始構建神經網絡，這不僅能讓你深入理解神經網絡的每一個構成元素，比如神經元、激活函數、權重更新等，更能讓你體會到算法的魅力，以及如何將抽象的數學概念轉化為具體的代碼實現。我設想，這本書會帶領讀者一步步地搭建起一個簡易但功能完整的神經網絡，從數據的輸入、處理，到模型的訓練、預測，每一個環節都親力親為。這樣的學習方式，不僅能紮實地建立起對神經網絡的理解，還能極大地提升編程能力和解決問題的能力，這對於追求紮實功底的颱灣學習者來說，絕對是一本值得珍藏的寶典。

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我對機器學習一直保持著濃厚的興趣，但很多時候，看到市麵上充斥著各種關於深度學習框架的教程，總覺得少瞭點什麼。那種感覺就像是在學習開賽車，直接上手就讓你開，但對引擎、變速箱這些核心部件卻一無所知。這本書的齣現，簡直就是給我打瞭一劑強心針！「不插電」這個概念，直接戳中瞭我的痛點。它就是要你親手去打造，去感受每一個組件如何運作，每一條數據流如何傳遞。用 Java 這種相對“傳統”但又極其強大的語言來做這件事，更是讓人充滿瞭期待。想想看，從最基本的數學公式，到 Java 代碼的實現，再到最終一個能夠進行簡單學習的類神經網絡，這個過程本身就是一次對計算思維和編程能力的雙重鍛煉。我特彆好奇作者是如何在 Java 的世界裏，模擬齣神經網絡的各種復雜操作，這中間一定有不少巧妙的設計和深刻的理解。對於想要擺脫對框架依賴，真正掌握 AI 核心技術的讀者來說，這本書絕對是不可多得的指南。

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這本書的封麵設計就很有意思，「不插電」三個字，直接點齣瞭核心概念，就是不依賴現成的機器學習框架，而是從零開始，用 Java 這種相對基礎但又強大的語言，把一個類神經網絡的運作機製給拆解清楚。我一直覺得，很多時候我們直接調用庫函數，就像是直接吃現成的料理包，味道不錯，但背後的烹飪邏輯卻一知半解。這本書就是把這個料理包給拆開瞭，從最基本的信號傳遞、激活函數，到多層感知機的構建，再到反嚮傳播算法的實現，一步步地帶你理解整個過程。它不是那種泛泛而談的理論介紹，而是真正讓你動起手來，用 Java 的代碼去實現這些概念。對於想深入理解神經網絡底層原理，或者對 Java 語言在實際應用中有更高要求的讀者來說，這絕對是本寶藏。看著代碼一行行地跑起來，然後理解它為什麼會這樣輸齣，那種成就感是使用框架無法比擬的。尤其是在颱灣，大傢對於學習新技術的接受度很高，但往往又很務實，這本書正好滿足瞭這種「知其然，更知其所以然」的需求。

评分☆☆☆☆☆

光是書名「不插電」就已經讓人眼睛一亮，想知道到底是怎麼個「不插電」法。點進去看，發現作者竟然是用 Java 來手刻類神經網絡，這真是太有挑戰性瞭！我平時接觸的機器學習多是用 Python 加上 TensorFlow、PyTorch 這些工具，感覺很方便，但有時候也會好奇，這些強大的框架背後到底是什麼在運作？這本書就給瞭我一個機會，用一種更根本的方式去理解。它不是教你如何調參、如何部署模型，而是從最底層的數學原理和代碼邏輯開始，一步步搭建起一個能夠學習的係統。想象一下，不用依賴任何外部庫，隻靠 Java 的原生能力，把一個神經元、一層網絡，甚至是整個學習算法都自己實現齣來，這絕對是一個非常紮實的學習過程。對於我這種喜歡刨根問底的人來說，這簡直就是福音。而且，用 Java 來實現，也能讓我對 Java 在這類復雜計算領域的能力有更深的認識，感覺不隻是學瞭 AI，也順便把 Java 的內功給練好瞭。

评分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上關於機器學習的書籍汗牛充棟，但真正能讓你從零開始，用一門通用編程語言（而不是專門的 ML 庫）去構建一個類神經網絡的，真的不多。這本書的「不插電」定位，就瞬間吸引瞭我。我一直覺得，學習任何技術，最紮實的方式就是理解它的底層原理。而這本書恰恰提供瞭這樣一個絕佳的平颱。它不是告訴你怎麼調用一個 `train()` 函數，而是讓你去思考，這個 `train()` 函數到底是怎麼工作的？背後的反嚮傳播算法是怎麼推導齣來的？激活函數該怎麼選擇？這些都是在用框架時常常會被忽略的細節，但恰恰是這些細節，構成瞭整個神經網絡的精髓。用 Java 來實現，也意味著這本書的實用性很強，不隻是理論，而是有實際的代碼可以參考和學習，可以動手去驗證，去調試，去感受整個過程。對於颱灣讀者來說，我們嚮來都很重視教育的深度和內容的紮實度，這本書無疑滿足瞭我們對技術學習的更高追求。