类神经网路(第四版)(附范例光碟) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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人类的头脑约由1011个神经元所组成，所有的讯息就在神经元与神经元间靠着轴突及树突的发送与接收来传递。在这样的一个过程中，所接收进来的各种讯息被分类或辨认，进而形成了人类的认知与思维。现在我们利用数学的计算来模拟神经元的运作，进而模拟神经网路的传送，以期达到分类或辨认。类神经网路的特点为学习，学习的目的是要调整神经腱的大小，即调整加权系数，我们要探讨各种就是学习法则。的类神经网路的模型及其加权系数的调整公式，也本书着重于利用类神经网路的方法于图形辨识与最佳化问题之解决，因此将先介绍传统的识别方法，再介绍类神经网路的各种理论及模型。本书提供基本的例子让读者容易了解，容易进入类神经网路的领域，在探讨的多个模型中，均有自己提出的见解。

本书特色

　　1.本书着重于利用类神经网路的方法于模式辨别与最佳化问题之解决。

　　2.提供基础范例让读者容易了解，容易进入类神经网路的领域。

　　3.在何普菲模型应用于解销售员旅行问题(TSP)走最短距离的回旋距离的优化，有详细的分析；在何普菲类神经网路及一般化的蜂窝神经网络也有做基本的介绍。

深度学习的基石与前沿：一本关于神经网络的权威指南 本书深入剖析了现代机器学习领域的核心技术——人工神经网络，旨在为读者提供一个既有深厚理论基础又不失前沿应用指导的全面视角。它不仅仅是一本教材，更是一部涵盖了从基础概念到复杂模型实现的实践手册。 第一部分：理论的奠基——神经元、网络与学习范式 本书伊始，便着手构建读者对神经网络基本组成单元的清晰认知。我们从生物学上的神经元模型出发，逐步过渡到数学上的感知机（Perceptron）。感知机作为人工神经网络的最小单元，其线性分类能力的局限性被详细阐述，为后续引入非线性激活函数和多层结构埋下伏笔。 随后，重点转向多层感知机（MLP），这是理解现代深度学习网络的必经之路。本书详尽地解释了前馈网络（Feedforward Networks）的架构设计，包括层级结构、节点连接方式以及如何选择合适的激活函数（如 Sigmoid, Tanh, ReLU 及其变体），深入探讨了激活函数如何赋予网络处理非线性问题的能力。 学习范式的核心在于误差反向传播（Backpropagation）算法。本书用清晰的数学推导和直观的图示，彻底揭示了该算法的精髓——如何高效地计算损失函数相对于网络权重的梯度。我们不仅介绍了经典的链式法则应用，还对比了不同实现方式的计算效率和数值稳定性，确保读者能从根本上理解梯度下降的运作机制。 在参数优化方面，本书系统梳理了优化器（Optimizers）的发展历程。从基础的随机梯度下降（SGD）到动量法（Momentum），再到适应性学习率方法如 AdaGrad、RMSProp 和里程碑式的 Adam 优化器，每一个算法的引入都伴随着对其在特定优化景观中表现的分析。读者将学习到如何根据数据集特性和模型复杂度来选择和调优学习率等关键超参数。 第二部分：构建稳健网络——正则化、初始化与设计策略 一个能有效泛化的网络，其设计远比简单的堆叠层级复杂。本书投入大量篇幅探讨正则化（Regularization）技术，以对抗过拟合（Overfitting）这一模型训练中的主要挑战。 详细讨论了 L1 和 L2 权重衰减（Weight Decay）的数学原理及其对权重的约束作用。更重要的是，本书深入分析了 Dropout 机制——这一在深度网络中革命性的技术。如何理解 Dropout 的随机性？它在贝叶斯模型平均中的等效性是什么？这些关键问题都得到了详尽的解答。 网络初始化策略被视为决定训练能否成功的关键第一步。本书对比了如零初始化、随机初始化（高斯/均匀分布）的缺陷，并重点介绍了 Xavier/Glorot 初始化和 He 初始化，解释了它们如何确保在激活函数的线性区域内保持梯度信号的健康传播，避免梯度消失或爆炸的早期问题。 此外，批标准化（Batch Normalization, BN）作为提高训练速度和稳定性的重要工具，其工作原理、在不同层级中的应用位置及其与学习率的关系被细致剖析。读者将了解 BN 层如何稳定了层间输入分布，从而使更深层次的网络得以高效训练。 第三部分：卷积与序列的革命——现代网络的支柱 本书的中间部分聚焦于两大改变现代人工智能面貌的关键网络架构：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。 卷积神经网络（CNN）部分，从二维卷积操作的基本定义出发，逐步构建起现代图像处理的基础。我们详细阐述了卷积核（Filter）的设计、步幅（Stride）与填充（Padding）的选择对特征图尺寸的影响。对池化层（Pooling）在降低维度和保持空间不变性方面的作用进行了深入探讨。 重点分析了经典且具有里程碑意义的 CNN 架构，如 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception 结构）和 ResNet。对于 残差网络（ResNet），本书特别强调了其残差连接（Residual Connection）如何有效地解决了极深网络中的梯度退化问题，这是深度学习发展史上的一次关键突破。 序列建模方面，本书介绍了 循环神经网络（RNN） 及其在处理时间序列数据（如自然语言、语音）中的应用。然而，传统的 RNN 存在长期依赖性（Long-Term Dependencies）的困境。因此，我们详细解释了 长短期记忆网络（LSTM） 和 门控循环单元（GRU） 的内部结构，特别是输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，以精确控制信息流和梯度更新，从而有效捕获长距离依赖关系。 第四部分：实践、评估与新兴领域 在理论和架构讲解之后，本书将焦点转向实际操作和模型评估。 模型评估是衡量模型性能的关键环节。本书不仅覆盖了标准的分类指标（准确率、精确率、召回率、F1 分数），还深入讲解了 ROC 曲线、AUC 值在评估不平衡数据集时的重要性。对于回归问题，均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）的应用场景被清晰界定。 超参数调优部分，从传统的网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search），过渡到更高效的贝叶斯优化（Bayesian Optimization）方法，指导读者如何系统地寻找最佳的网络配置。 最后，本书展望了神经网络领域的一些前沿方向，包括自编码器（Autoencoders）在降维和特征学习中的应用，生成对抗网络（GANs）的基本架构及其在图像生成中的潜力，以及如何利用迁移学习（Transfer Learning）来利用预训练模型的强大能力，加速新任务的开发。 本书力求在严谨的数学基础与工程实践之间找到完美的平衡，旨在培养读者不仅能使用现有框架，更能理解其内在机制，并有能力设计和实现下一代神经网络模型的能力。

第一章 简介
1.1 图型的定义与图型识别的方法
1.2 Decision-theoretic Approach的图形识别与空间分割
1.3 Pattern Recognition Systems
1.4 Non-parametric & Parametric Methods
1.5 人类头脑的Neuron与模拟的Perceptron
1.6 Two Class Data分佈的复杂性
1.7 Activation Function
1.8 Development History of Neural Networks
1.9 Neural Network Applications

第二章 DECISION-THEORETIC PATTERN RECOGNITION 决策理论的图形识别Decision-theoretic Approach的图形识别与Discriminant Functions
2.2 Nonparametric Pattern Recognition非参数式之图形识别：Using Discriminant Functions
2.2.1 Linear discriminant functions for pattern recognition
2.2.2 Nonlinear discriminant functions for pattern recognition
2.2.3 Perpendicular bisector
2.2.4 Minimum-distance classifier
2.2.5 Minimum-distance classifier with respect to point sets (Piecewise-linear discriminant functions, Nearest-neighbor classification)
2.2.6 N-nearest neighbor classification rule
2.3 Parametric Pattern Recognition 参数式之图形识别
2.3.1 Bayes theorem (贝氏定理) and probability density function (pdf)
2.3.2 Bayes (Parametric) classification rule (贝氏分类法则)
2.3.3 Sequential classification
2.3.4 Neyman-Pearson test
2.3.5 Linear Classifier Design
2.3.6 Feature selection
2.3.7 Error estimation
2.4 Unsupervised Pattern Recognition
2.4.1 Minimum spanning tree (MST) clustering
2.4.2 K-means clustering
2.4.3 Hierarchical Clustering Using Dendrogram (Unsupervised Clustering) 2

第三章 PERCEPTRON 认知器数学上解Decision Boundary之困难
3.2 Perceptron
3.3 Classification
3.4 Training (Learning)
3.5 Flowcharts of Perceptron
3.6 Convergence Proof of Perceptron for Fixed Increment Training Procedure
3.7 Perceptron for Logic Operation
3.8 Layered Machine (Committee Machine/Voting Machine)
3.9 Multiclass Perceptrons
3.10 Perceptron with Sigmoidal Activation Function and Learning by Gradient Descent Method
3.11 Modified Fixed-increment Training Procedure
3.12 Multiclass Perceptron with Delta Learning Rule
3.13 Widrow-Hoff Learning Rule
3.14 Correlation Learning Rule

第四章 MULTILAYER PERCEPTRON 多层认知器 Introduction
4.2 设计Multilayer Perceptron with 1 Hidden Layer 解XOR的分类问题
4.3 Gradient and Gradient Descent Method in Optimization
4.4 Multilayer Perceptron (MLP) and Forward Computation
4.5 Back-propagation Learning Rule (BP)
4.5.1 Analysis
4.5.2 Back-propagation learning algorithm of one-hidden layer perceptron (I)
4.5.3 Back-propagation learning algorithm of one-hidden layer perceptron (II)
4.6 Experiment of XOR Classification & Discussions
4.7 On Hidden Nodes for Neural Nets
4.8 Application - NETtalk：A Parallel Network That Learns to Read Aloud
4.9 Functional-Link Net

第五章 RADIAL BASIS FUNCTION NETWORK (RBF) 辐射基底函数网路 Introduction
5.2 RBF Network 第一层的Learning Algorithm
5.3 RBF Network 第二层的Learning Algorithm
5.4 设计RBF Model to Classify XOR Patterns

第六章 SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) 支持向量的分类器Introduction
6.2 点到Hyperplane之距离
6.3 Role of Support Vectors in Optimal Margin Classifier for Linearly Separable Case
6.4 Find Optimal Margin Classifier for Linearly Separable Case
6.5 SVM for Nonseparable Patterns
6.5.1 Primal Problem
6.5.2 Dual Problem
6.6 Feature Transformation and Support Vector Machine (SVM) – Kernel SVM
6.6.1 Primal Problem and Optimal Separating Hyperplane之建立
6.6.2 在Dual Problem上求解新的Feature Space上的Support Vector Machine
6.6.3 Gradient Ascent的调适性的方法求 Lagrange Multipliers
6.7 Multiclss Classification Using Support Vector Machine
6.7.1 Maximum Selection Classification System Using SVMs
6.7.2 利用SVM 于数字辨识的树状分类系统 (Tree Classification System)
6.7.3 Multi-class Classification Using Many Binary SVMs
6.8 SVM Examples
6.8.1 直接利用Lagrange method (没有利用KKT conditions 的Lagrange method)
6.8.2 利用加入KKT 的Lagrange method
6.8.3 Support Vector Machine (SVM) Using Feature Transformation – Kernel SVM
6.8 Exercise

第七章 KOHONEN’S SELF-ORGANIZING NEURAL NET 自我组织的类神经网路 Winner-Take-All Learning Rule
7.2 Kohonen’s Self-organizing Feature Maps
7.3 Self-organizing Feature Maps于TSP

第八章 PRINCIPAL COMPONENT NEURAL NET 主分量类神经网路Introduction
8.2 Hebbian Learning Rule
8.3 Oja的学习法则
8.4 Neural Network of Generalized Hebbian Learning Rule
8.5 Data Compression
8.6 Effect of Adding One Extra Point along the Direction of Existing
Eigenvector
8.7 Neural network的PCA的应用

第九章 HOPFIELD NEURAL NET
9.1 Lyapunov Function
9.2 Discrete Hopfield Model
9.3 Analog Hopfield Model
9.3.1 Circuits and Power
9.3.2 Analog Hopfield Model
9.4 Optimization Application of Hopfield Model to TSP
9.5 与Hopfield Neural Net有关的研究与应用

第十章 CELLULAR NEURAL NETWORK 蜂巢式类神经网路
10.1 简介
10.2 蜂巢式类神经网路架构
10.3 蜂巢式类神经网路的稳定性分析
10.4 蜂巢式类神经网路与Hopfield神经网路的比较
10.5 离散蜂巢式类神经网路

第十一章 HAMMING NET
11.1 Introduction
11.2 Hamming Distance and Matching Score
11.3 Hamming Net Algorithm
11.4 Comparator

第十二章 ADAPTIVE RESONANCE THEORY NET (ART)
12.1 Introduction
12.2 ART1 Neural Model
12.3 Carpenter/Grossberg ART1 Net的Algorithm
12.4 Revised ART algorithm

第十三章 FUZZY, CLUSTERING, AND NEURAL NETWORKS
13.1 Fuzzy C-means Clustering Algorithm
13.2 Fuzzy Perceptron
13.3 Pocket Learning Algorithm
13.4 Fuzzy Pocket

参考文献

附录
Appendix A：Inner Product (内积)
Appendix B：Line Property and Distance from Point to Line
Appendix C：Covariance Matrix
Appendix D：Gram–Schmidt Orthonormal Procedure
Appendix E：Lagrange Multipliers Method
Appendix F：Gradient, Gradient Descent and Ascent Methods in Optimization
Appendix G：Derivation of Oja’s learning rule
Appendix H：类神经网路程式实验报告范例
Appendix I：实验报告范例之电脑程式
Appendix J：MATLAB Program of Perceptron
Appendix K：MATLAB Program of Multilayer Perceptron
Appendix L：FORTRAN Program for Perceptron
Appendix M：画aX+bY+cZ+常数= 0的平面的Matlab电脑程式
Appendix N：Support Vector Machine的数学推导
Appendix O：Projects
Appendix P：Project #1的部份Matlab程式

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解深度和广度都相当惊人，对于我们这些想在类神经网路领域有所建树的台湾学生来说，简直是量身打造。我一直觉得，学习技术类的东西，最重要的就是“动手做”，而这本书恰恰满足了这一点。它不只是停留在抽象的概念层面，而是将理论与实践紧密结合，特别是附带的光碟，对我来说简直是打开了新世界的大门。 我记得我第一次拿到这本书，就迫不及待地翻到后面的范例部分。光碟里的代码写得非常规范，而且注释也很详细，让我能够清楚地理解每一行代码的作用。我当时尝试着去跑书上介绍的第一个模型，然后稍微修改了一下参数，观察输出结果的变化。这种即时反馈的学习方式，比单纯地阅读文字教材要有效得多。它让我明白，理论知识不仅仅是写在书上的公式，而是可以通过代码实现，并且能够影响实际结果的。 更让我惊喜的是，这本书不仅仅提供了基础的实现，还涉及到了很多进阶的主题，比如正则化、Dropout、批量归一化等。这些技术都是在实际应用中非常重要的，但往往在一般的教材中很难学到。作者把这些概念都讲得非常透彻，并且在范例中也提供了相应的实现，让我们能够亲身体验它们的效果。我曾经花了一个晚上，对比了使用和不使用Dropout的模型在训练过程中的表现，发现Dropout确实能够有效地防止过拟合，这让我对模型优化有了更深的理解。 这本书的语言风格也很值得称道。它不像一些学术著作那样枯燥乏味，而是用一种比较轻松、幽默的方式来讲解。作者会用一些生活中的例子来类比抽象的概念，让我更容易理解。而且，它也考虑到了我们台湾读者的习惯，在一些用词和表述上都非常贴切。读这本书的时候，我感觉就像在和一位经验丰富的前辈在聊天，他会耐心地解答你的疑问，并分享他的心得体会。 总的来说，《类神经网路(第四版)(附范例光碟)》这本书，对于我们这些希望深入学习类神经网路、并将其应用于实际的台湾读者来说，是一本不可多得的宝藏。它不仅仅是一本教科书，更是一位良师益友，帮助我们跨越理论与实践的鸿沟，真正掌握这项强大的技术。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在台湾研读人工智慧的大学生，我对于《类神经网路(第四版)(附范例光碟)》这本书的评价，可以说是充满了惊喜与肯定。在接触这本书之前，我对类神经网路的理解，大多停留在课堂上老师讲解的理论概念，缺乏实际操作的经验，总感觉隔靴搔痒。然而，这本书的出现，彻底改变了我的学习方式，也让我对这个领域产生了更浓厚的兴趣。 让我印象最深刻的是，这本书并没有把光碟里的范例代码当成简单的“附属品”，而是将它们作为学习过程中不可或缺的一部分。每讲完一个重要的概念，作者都会提供相应的代码示例，并且这些示例都非常贴近实际的应用场景。我记得我第一次跟着书上的范例，构建并训练了一个简单的多层感知机来解决一个分类问题。看着模型一步一步地学习，准确率从一开始的随机值逐渐提升，最终达到一个比较不错的结果，那种成就感是难以言喻的。 更重要的是，这本书的讲解逻辑非常清晰，层层递进，循序渐进。它不会一开始就抛出过于复杂的概念，而是从最基础的神经元模型讲起，然后逐步引入激活函数、损失函数、反向传播算法等等。在讲解每一个部分时，作者都会用通俗易懂的语言进行解释，并且会穿插一些生动的比喻，让我很容易就能理解抽象的数学原理。而且，它还提供了不少图示，帮助我们更直观地理解模型的结构和运作过程。 这本书的结构也设计得非常人性化。它不仅涵盖了传统的前馈神经网络，还深入探讨了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在不同领域的应用。在讲解CNN的时候，作者详细地解释了卷积层、池化层、全连接层的原理，并且给出了一个用CNN进行图像识别的完整范例。读完这部分，我才真正明白，为什么AI在图像处理方面能够取得如此巨大的成就。 总而言之，《类神经网路(第四版)(附范例光碟)》这本书，对我来说，不仅仅是一本教材，更是一本激发学习热情、指导实践方向的宝典。它用最贴近我们台湾读者的方式，将复杂的类神经网路知识变得触手可及。我强烈推荐所有对这个领域有兴趣的台湾学生，都能深入研读这本书，相信你一定会有跟我一样的收获。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，简直就是一本“神书”，特别适合我们这种想深入了解类神经网路的读者。我一开始接触的时候，就觉得市面上很多书都太理论化，讲得云里雾里的，根本不知道怎么下手。但拿到这本《类神经网路(第四版)》之后，简直眼前一亮！它不只讲概念，更重要的是，它把那些复杂的数学原理拆解得非常清楚，用我们台湾人比较习惯的语言和逻辑去解释，一点都不会让人觉得有隔阂。 最让我印象深刻的是，它不只是纸上谈兵，而是附带了光碟！这光碟对我来说简直是宝藏，里面的范例代码都是可以直接拿来跑的，而且还针对不同的类神经网路模型做了详细的讲解。我记得有一次，我卡在一个卷积神经网络的实现上，看了好久书上的公式都不是很懂，但当我把光碟里的范例下载下来，一步一步对照着书上的说明操作，再结合它给出的解释，整个思路就豁然开朗了！那种“原来是这样！”的顿悟感，真的非常棒。作者在范例的设计上也花了很多心思，不是那种简单的Hello World，而是能真正让你体会到模型是如何运作、参数是如何影响结果的。 这本书的结构也非常合理，从最基础的感知机开始，一层一层往上推，介绍了多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等等，涵盖的范围非常广。而且，每讲完一个模型，都会有相应的应用案例，让我们知道这些理论到底能干嘛，在现实世界中有哪些应用。我之前对深度学习的应用一直都停留在模糊的概念层面，但通过这本书，我才真正理解到，原来我们平时用的很多APP、看到的很多AI技术，背后都有这些类神经网路在支撑。特别是它提到的关于图像识别和自然语言处理的部分，讲得特别细致，还给出了不少实用的技巧。 对我来说，这本书最大的价值在于它提供了一种学习的方法论。它不仅仅是知识的堆砌，更教会了我们如何去思考、如何去实践。作者非常注重细节，比如在讲解损失函数和优化器的时候，会详细地说明它们的原理和适用场景，还会提醒我们一些常见的陷阱。而且，它不像有些书那样，写得干巴巴的，读起来枯燥乏味。这本书的语言风格非常亲切，偶尔还会带点幽默感，让人在学习的过程中不会感到压力。我常常在晚上一个人对着电脑，跟着书上的范例敲代码，遇到不懂的地方就翻翻书，或者对照着光碟里的解释，感觉就像有个经验丰富的老师在旁边指导一样。 总之，《类神经网路(第四版)(附范例光碟)》这本书，对我这个在台湾学习类神经网路的读者来说，是一本不可多得的入门和进阶教材。它融合了深厚的理论基础和丰富的实践经验，用生动易懂的方式，引领我们进入类神经网路的奇妙世界。我非常推荐给所有对这个领域感兴趣的台湾朋友，尤其是那些和我一样，希望能够理论与实践并重，真正掌握这项技术的学习者。这本书不仅提升了我的知识水平，更激发了我对深度学习研究的浓厚兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我来说，真是一本“相见恨晚”的宝藏。我一直在台湾从事一些AI相关的项目开发，但一直觉得在类神经网路这块的理论基础不够扎实，遇到一些瓶颈的时候，总是感觉力不从心。直到我接触到这本《类神经网路(第四版)(附范例光碟)》，才有一种茅塞顿开的感觉。 最让我赞叹的是，这本书的编写风格非常务实。它不是那种只讲理论、不讲实现的“空中楼阁”。作者非常注重将理论知识与实际应用相结合，特别是附带的光碟，简直就是为我们这些开发者量身打造的。里面的范例代码，都经过精心设计，不仅能够帮助我们理解书中的概念，还能直接拿来作为项目开发的参考。我记得有一次，我需要实现一个自然语言处理的模型，看了好几篇文献都找不到合适的代码，最后在这本书的光碟里找到了一个非常接近的范例，我在此基础上稍作修改，就很快地完成了任务。 这本书的讲解也十分细致入微。作者在阐述每一个概念的时候，都会追根溯源，详细地解释背后的原理。例如，在讲解反向传播算法的时候，它不仅仅给出了数学公式，还用清晰的图示和文字说明，一步一步地剖析了梯度下降的过程。这种深入浅出的讲解方式，让我对那些复杂的数学公式不再感到畏惧，而是能够真正地理解它们是如何工作的。 而且，这本书的覆盖范围也非常广。从最基础的感知机，到复杂的深度学习模型，几乎涵盖了类神经网路领域的方方面面。特别是在讲解一些常用的神经网络结构，如CNN和RNN的时候，它都给出了非常详细的解释，并且结合了实际的应用案例。这让我能够更好地理解不同模型适用的场景，也能够根据实际需求选择合适的模型。 总而言之，《类神经网路(第四版)(附范例光碟)》这本书，是我在台湾学习和实践类神经网路过程中，遇到过最实用、最全面的教材之一。它不仅帮助我夯实了理论基础，更提升了我的实践能力。我非常推荐给所有在台湾，对类神经网路有浓厚兴趣的工程师和研究人员。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是我们台湾想学习类神经网路的人的“圣经”！我之前在台湾也看过不少关于类神经网路的中文教材，但总觉得有些地方讲得不够深入，或者与实际应用脱节。直到我拿到这本《类神经网路(第四版)(附范例光碟)》，才觉得找到了“对的书”。 首先，这本书的讲解方式非常接地气，特别符合我们台湾读者的阅读习惯。作者并没有使用过于晦涩难懂的学术术语，而是用一种非常通俗易懂的语言来阐释复杂的概念。即使是一些非常抽象的数学原理，作者也能够通过生动的比喻和清晰的图示，让我们能够轻松地理解。我记得我第一次接触到反向传播算法的时候，觉得它非常复杂，但在这本书里，作者把它拆解成一步一步的过程，并且用一个非常形象的比喻来解释，让我一下子就豁然开朗了。 最令人惊喜的是，这本书附带的光碟，绝对是学习过程中最大的助力。里面的范例代码，不仅写得非常规范、易于理解，而且涵盖了类神经网路中的各种经典模型和应用。我经常会把光碟里的代码下载下来，然后对照着书上的讲解进行修改和实验。这种“边学边练”的方式，大大提升了我的学习效率，也让我能够更深刻地理解书中的知识。我尤其喜欢它在讲解不同模型的章节后，都会提供相应的应用案例，这让我能够看到理论是如何转化为实际能力的。 此外，这本书的结构设计也十分合理。它从最基础的感知机模型开始，循序渐进地介绍了多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等。在讲解每一个模型的时候，它都会详细地介绍其原理、结构和应用场景。而且，它还涵盖了一些非常重要的进阶主题，例如正则化、迁移学习等，这对于想要深入研究类神经网路的读者来说，非常有价值。 总而言之，《类神经网路(第四版)(附范例光碟)》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更是一份宝贵的学习资源。它用最适合我们台湾读者的方式，将深奥的类神经网路知识变得触手可及，并且提供了丰富的实践工具。我强烈推荐给所有在台湾，对类神经网路领域充满好奇和求知欲的朋友们。