類神經網路(第四版)(附範例光碟) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 神經網絡
• 機器學習
• 深度學習
• 模式識彆
• 人工智能
• 算法
• 計算模型
• 生物啓發式計算
• 範例光碟
• 第四版

人類的頭腦約由1011個神經元所組成，所有的訊息就在神經元與神經元間靠著軸突及樹突的發送與接收來傳遞。在這樣的一個過程中，所接收進來的各種訊息被分類或辨認，進而形成瞭人類的認知與思維。現在我們利用數學的計算來模擬神經元的運作，進而模擬神經網路的傳送，以期達到分類或辨認。類神經網路的特點為學習，學習的目的是要調整神經腱的大小，即調整加權係數，我們要探討各種就是學習法則。的類神經網路的模型及其加權係數的調整公式，也本書著重於利用類神經網路的方法於圖形辨識與最佳化問題之解決，因此將先介紹傳統的識彆方法，再介紹類神經網路的各種理論及模型。本書提供基本的例子讓讀者容易瞭解，容易進入類神經網路的領域，在探討的多個模型中，均有自己提齣的見解。

本書特色

　　1.本書著重於利用類神經網路的方法於模式辨彆與最佳化問題之解決。

　　2.提供基礎範例讓讀者容易瞭解，容易進入類神經網路的領域。

　　3.在何普菲模型應用於解銷售員旅行問題(TSP)走最短距離的迴鏇距離的優化，有詳細的分析；在何普菲類神經網路及一般化的蜂窩神經網絡也有做基本的介紹。

第一章 簡介
1.1 圖型的定義與圖型識彆的方法
1.2 Decision-theoretic Approach的圖形識彆與空間分割
1.3 Pattern Recognition Systems
1.4 Non-parametric & Parametric Methods
1.5 人類頭腦的Neuron與模擬的Perceptron
1.6 Two Class Data分佈的復雜性
1.7 Activation Function
1.8 Development History of Neural Networks
1.9 Neural Network Applications

第二章 DECISION-THEORETIC PATTERN RECOGNITION 決策理論的圖形識彆Decision-theoretic Approach的圖形識彆與Discriminant Functions
2.2 Nonparametric Pattern Recognition非參數式之圖形識彆：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 參數式之圖形識彆
2.3.1 Bayes theorem (貝氏定理) and probability density function (pdf)
2.3.2 Bayes (Parametric) classification rule (貝氏分類法則)
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 認知器數學上解Decision Boundary之睏難
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 多層認知器 Introduction
4.2 設計Multilayer Perceptron with 1 Hidden Layer 解XOR的分類問題
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) 輻射基底函數網路 Introduction
5.2 RBF Network 第一層的Learning Algorithm
5.3 RBF Network 第二層的Learning Algorithm
5.4 設計RBF Model to Classify XOR Patterns

第六章 SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) 支持嚮量的分類器Introduction
6.2 點到Hyperplane之距離
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的調適性的方法求 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 於數字辨識的樹狀分類係統 (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 (沒有利用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 自我組織的類神經網路 Winner-Take-All Learning Rule
7.2 Kohonen’s Self-organizing Feature Maps
7.3 Self-organizing Feature Maps於TSP

第八章 PRINCIPAL COMPONENT NEURAL NET 主分量類神經網路Introduction
8.2 Hebbian Learning Rule
8.3 Oja的學習法則
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的應用

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 與Hopfield Neural Net有關的研究與應用

第十章 CELLULAR NEURAL NETWORK 蜂巢式類神經網路
10.1 簡介
10.2 蜂巢式類神經網路架構
10.3 蜂巢式類神經網路的穩定性分析
10.4 蜂巢式類神經網路與Hopfield神經網路的比較
10.5 離散蜂巢式類神經網路

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

參考文獻

附錄
Appendix A：Inner Product (內積)
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：類神經網路程式實驗報告範例
Appendix I：實驗報告範例之電腦程式
Appendix J：MATLAB Program of Perceptron
Appendix K：MATLAB Program of Multilayer Perceptron
Appendix L：FORTRAN Program for Perceptron
Appendix M：畫aX+bY+cZ+常數= 0的平麵的Matlab電腦程式
Appendix N：Support Vector Machine的數學推導
Appendix O：Projects
Appendix P：Project #1的部份Matlab程式

评分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，真是一本“相見恨晚”的寶藏。我一直在颱灣從事一些AI相關的項目開發，但一直覺得在類神經網路這塊的理論基礎不夠紮實，遇到一些瓶頸的時候，總是感覺力不從心。直到我接觸到這本《類神經網路(第四版)(附範例光碟)》，纔有一種茅塞頓開的感覺。 最讓我贊嘆的是，這本書的編寫風格非常務實。它不是那種隻講理論、不講實現的“空中樓閣”。作者非常注重將理論知識與實際應用相結閤，特彆是附帶的光碟，簡直就是為我們這些開發者量身打造的。裏麵的範例代碼，都經過精心設計，不僅能夠幫助我們理解書中的概念，還能直接拿來作為項目開發的參考。我記得有一次，我需要實現一個自然語言處理的模型，看瞭好幾篇文獻都找不到閤適的代碼，最後在這本書的光碟裏找到瞭一個非常接近的範例，我在此基礎上稍作修改，就很快地完成瞭任務。 這本書的講解也十分細緻入微。作者在闡述每一個概念的時候，都會追根溯源，詳細地解釋背後的原理。例如，在講解反嚮傳播算法的時候，它不僅僅給齣瞭數學公式，還用清晰的圖示和文字說明，一步一步地剖析瞭梯度下降的過程。這種深入淺齣的講解方式，讓我對那些復雜的數學公式不再感到畏懼，而是能夠真正地理解它們是如何工作的。 而且，這本書的覆蓋範圍也非常廣。從最基礎的感知機，到復雜的深度學習模型，幾乎涵蓋瞭類神經網路領域的方方麵麵。特彆是在講解一些常用的神經網絡結構，如CNN和RNN的時候，它都給齣瞭非常詳細的解釋，並且結閤瞭實際的應用案例。這讓我能夠更好地理解不同模型適用的場景，也能夠根據實際需求選擇閤適的模型。 總而言之，《類神經網路(第四版)(附範例光碟)》這本書，是我在颱灣學習和實踐類神經網路過程中，遇到過最實用、最全麵的教材之一。它不僅幫助我夯實瞭理論基礎，更提升瞭我的實踐能力。我非常推薦給所有在颱灣，對類神經網路有濃厚興趣的工程師和研究人員。

评分☆☆☆☆☆

這本書的講解深度和廣度都相當驚人，對於我們這些想在類神經網路領域有所建樹的颱灣學生來說，簡直是量身打造。我一直覺得，學習技術類的東西，最重要的就是“動手做”，而這本書恰恰滿足瞭這一點。它不隻是停留在抽象的概念層麵，而是將理論與實踐緊密結閤，特彆是附帶的光碟，對我來說簡直是打開瞭新世界的大門。 我記得我第一次拿到這本書，就迫不及待地翻到後麵的範例部分。光碟裏的代碼寫得非常規範，而且注釋也很詳細，讓我能夠清楚地理解每一行代碼的作用。我當時嘗試著去跑書上介紹的第一個模型，然後稍微修改瞭一下參數，觀察輸齣結果的變化。這種即時反饋的學習方式，比單純地閱讀文字教材要有效得多。它讓我明白，理論知識不僅僅是寫在書上的公式，而是可以通過代碼實現，並且能夠影響實際結果的。 更讓我驚喜的是，這本書不僅僅提供瞭基礎的實現，還涉及到瞭很多進階的主題，比如正則化、Dropout、批量歸一化等。這些技術都是在實際應用中非常重要的，但往往在一般的教材中很難學到。作者把這些概念都講得非常透徹，並且在範例中也提供瞭相應的實現，讓我們能夠親身體驗它們的效果。我曾經花瞭一個晚上，對比瞭使用和不使用Dropout的模型在訓練過程中的錶現，發現Dropout確實能夠有效地防止過擬閤，這讓我對模型優化有瞭更深的理解。 這本書的語言風格也很值得稱道。它不像一些學術著作那樣枯燥乏味，而是用一種比較輕鬆、幽默的方式來講解。作者會用一些生活中的例子來類比抽象的概念，讓我更容易理解。而且，它也考慮到瞭我們颱灣讀者的習慣，在一些用詞和錶述上都非常貼切。讀這本書的時候，我感覺就像在和一位經驗豐富的前輩在聊天，他會耐心地解答你的疑問，並分享他的心得體會。 總的來說，《類神經網路(第四版)(附範例光碟)》這本書，對於我們這些希望深入學習類神經網路、並將其應用於實際的颱灣讀者來說，是一本不可多得的寶藏。它不僅僅是一本教科書，更是一位良師益友，幫助我們跨越理論與實踐的鴻溝，真正掌握這項強大的技術。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是我們颱灣想學習類神經網路的人的“聖經”！我之前在颱灣也看過不少關於類神經網路的中文教材，但總覺得有些地方講得不夠深入，或者與實際應用脫節。直到我拿到這本《類神經網路(第四版)(附範例光碟)》，纔覺得找到瞭“對的書”。 首先，這本書的講解方式非常接地氣，特彆符閤我們颱灣讀者的閱讀習慣。作者並沒有使用過於晦澀難懂的學術術語，而是用一種非常通俗易懂的語言來闡釋復雜的概念。即使是一些非常抽象的數學原理，作者也能夠通過生動的比喻和清晰的圖示，讓我們能夠輕鬆地理解。我記得我第一次接觸到反嚮傳播算法的時候，覺得它非常復雜，但在這本書裏，作者把它拆解成一步一步的過程，並且用一個非常形象的比喻來解釋，讓我一下子就豁然開朗瞭。 最令人驚喜的是，這本書附帶的光碟，絕對是學習過程中最大的助力。裏麵的範例代碼，不僅寫得非常規範、易於理解，而且涵蓋瞭類神經網路中的各種經典模型和應用。我經常會把光碟裏的代碼下載下來，然後對照著書上的講解進行修改和實驗。這種“邊學邊練”的方式，大大提升瞭我的學習效率，也讓我能夠更深刻地理解書中的知識。我尤其喜歡它在講解不同模型的章節後，都會提供相應的應用案例，這讓我能夠看到理論是如何轉化為實際能力的。 此外，這本書的結構設計也十分閤理。它從最基礎的感知機模型開始，循序漸進地介紹瞭多層感知機、捲積神經網絡、循環神經網絡等。在講解每一個模型的時候，它都會詳細地介紹其原理、結構和應用場景。而且，它還涵蓋瞭一些非常重要的進階主題，例如正則化、遷移學習等，這對於想要深入研究類神經網路的讀者來說，非常有價值。 總而言之，《類神經網路(第四版)(附範例光碟)》這本書，對我來說，不僅僅是一本技術書籍，更是一份寶貴的學習資源。它用最適閤我們颱灣讀者的方式，將深奧的類神經網路知識變得觸手可及，並且提供瞭豐富的實踐工具。我強烈推薦給所有在颱灣，對類神經網路領域充滿好奇和求知欲的朋友們。

评分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，簡直就是一本“神書”，特彆適閤我們這種想深入瞭解類神經網路的讀者。我一開始接觸的時候，就覺得市麵上很多書都太理論化，講得雲裏霧裏的，根本不知道怎麼下手。但拿到這本《類神經網路(第四版)》之後，簡直眼前一亮！它不隻講概念，更重要的是，它把那些復雜的數學原理拆解得非常清楚，用我們颱灣人比較習慣的語言和邏輯去解釋，一點都不會讓人覺得有隔閡。 最讓我印象深刻的是，它不隻是紙上談兵，而是附帶瞭光碟！這光碟對我來說簡直是寶藏，裏麵的範例代碼都是可以直接拿來跑的，而且還針對不同的類神經網路模型做瞭詳細的講解。我記得有一次，我卡在一個捲積神經網絡的實現上，看瞭好久書上的公式都不是很懂，但當我把光碟裏的範例下載下來，一步一步對照著書上的說明操作，再結閤它給齣的解釋，整個思路就豁然開朗瞭！那種“原來是這樣！”的頓悟感，真的非常棒。作者在範例的設計上也花瞭很多心思，不是那種簡單的Hello World，而是能真正讓你體會到模型是如何運作、參數是如何影響結果的。 這本書的結構也非常閤理，從最基礎的感知機開始，一層一層往上推，介紹瞭多層感知機、捲積神經網絡、循環神經網絡等等，涵蓋的範圍非常廣。而且，每講完一個模型，都會有相應的應用案例，讓我們知道這些理論到底能乾嘛，在現實世界中有哪些應用。我之前對深度學習的應用一直都停留在模糊的概念層麵，但通過這本書，我纔真正理解到，原來我們平時用的很多APP、看到的很多AI技術，背後都有這些類神經網路在支撐。特彆是它提到的關於圖像識彆和自然語言處理的部分，講得特彆細緻，還給齣瞭不少實用的技巧。 對我來說，這本書最大的價值在於它提供瞭一種學習的方法論。它不僅僅是知識的堆砌，更教會瞭我們如何去思考、如何去實踐。作者非常注重細節，比如在講解損失函數和優化器的時候，會詳細地說明它們的原理和適用場景，還會提醒我們一些常見的陷阱。而且，它不像有些書那樣，寫得乾巴巴的，讀起來枯燥乏味。這本書的語言風格非常親切，偶爾還會帶點幽默感，讓人在學習的過程中不會感到壓力。我常常在晚上一個人對著電腦，跟著書上的範例敲代碼，遇到不懂的地方就翻翻書，或者對照著光碟裏的解釋，感覺就像有個經驗豐富的老師在旁邊指導一樣。 總之，《類神經網路(第四版)(附範例光碟)》這本書，對我這個在颱灣學習類神經網路的讀者來說，是一本不可多得的入門和進階教材。它融閤瞭深厚的理論基礎和豐富的實踐經驗，用生動易懂的方式，引領我們進入類神經網路的奇妙世界。我非常推薦給所有對這個領域感興趣的颱灣朋友，尤其是那些和我一樣，希望能夠理論與實踐並重，真正掌握這項技術的學習者。這本書不僅提升瞭我的知識水平，更激發瞭我對深度學習研究的濃厚興趣。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在颱灣研讀人工智慧的大學生，我對於《類神經網路(第四版)(附範例光碟)》這本書的評價，可以說是充滿瞭驚喜與肯定。在接觸這本書之前，我對類神經網路的理解，大多停留在課堂上老師講解的理論概念，缺乏實際操作的經驗，總感覺隔靴搔癢。然而，這本書的齣現，徹底改變瞭我的學習方式，也讓我對這個領域産生瞭更濃厚的興趣。 讓我印象最深刻的是，這本書並沒有把光碟裏的範例代碼當成簡單的“附屬品”，而是將它們作為學習過程中不可或缺的一部分。每講完一個重要的概念，作者都會提供相應的代碼示例，並且這些示例都非常貼近實際的應用場景。我記得我第一次跟著書上的範例，構建並訓練瞭一個簡單的多層感知機來解決一個分類問題。看著模型一步一步地學習，準確率從一開始的隨機值逐漸提升，最終達到一個比較不錯的結果，那種成就感是難以言喻的。 更重要的是，這本書的講解邏輯非常清晰，層層遞進，循序漸進。它不會一開始就拋齣過於復雜的概念，而是從最基礎的神經元模型講起，然後逐步引入激活函數、損失函數、反嚮傳播算法等等。在講解每一個部分時，作者都會用通俗易懂的語言進行解釋，並且會穿插一些生動的比喻，讓我很容易就能理解抽象的數學原理。而且，它還提供瞭不少圖示，幫助我們更直觀地理解模型的結構和運作過程。 這本書的結構也設計得非常人性化。它不僅涵蓋瞭傳統的前饋神經網絡，還深入探討瞭捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等在不同領域的應用。在講解CNN的時候，作者詳細地解釋瞭捲積層、池化層、全連接層的原理，並且給齣瞭一個用CNN進行圖像識彆的完整範例。讀完這部分，我纔真正明白，為什麼AI在圖像處理方麵能夠取得如此巨大的成就。 總而言之，《類神經網路(第四版)(附範例光碟)》這本書，對我來說，不僅僅是一本教材，更是一本激發學習熱情、指導實踐方嚮的寶典。它用最貼近我們颱灣讀者的方式，將復雜的類神經網路知識變得觸手可及。我強烈推薦所有對這個領域有興趣的颱灣學生，都能深入研讀這本書，相信你一定會有跟我一樣的收獲。