神经网络入门指南:理解与实践
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更新于2024-08-02
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《神经网络入门》是一本由PatrickvanderSmagt和BenKrose共同编著的书籍,它属于第八版,首次出版于2021年11月,由荷兰阿姆斯特丹大学出版。该书专为对神经网络感兴趣的读者设计,特别是那些希望深入了解这一领域的初学者。书中内容涵盖了神经网络的基础理论、概念、结构以及其在实际应用中的各种技术。
本书的核心知识点包括:
1. **神经元与神经网络基础**:介绍了神经元的工作原理,它们如何模仿生物大脑中的神经元进行信息处理。读者将学习到神经元的激活函数、权重和阈值等关键概念。
2. **神经网络架构**:涵盖了前馈神经网络(FFNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等不同类型的网络结构,以及深度学习的发展,如深度神经网络(DNN)和残差网络(ResNet)。
3. **训练与优化**:讲解了反向传播算法(Backpropagation),这是训练神经网络的关键方法,以及常见的优化算法如梯度下降、动量法和自适应学习率策略。
4. **激活函数**:阐述了诸如sigmoid、ReLU、Leaky ReLU等不同激活函数的特点和适用场景,它们在神经网络中的作用是引入非线性,增加模型表达能力。
5. **深度学习实践**:涉及如何设计和实施神经网络解决实际问题,如图像识别、自然语言处理、时间序列分析等领域的应用实例。
6. **神经网络的历史与未来**:书中还回顾了神经网络的发展历程,从Perceptron到现代深度学习的演变,并讨论了当前研究的前沿和未来可能的发展趋势。
7. **版权与许可**:明确指出,这本书可以非商业用途下免费分发,只要保持原貌且注明作者和荷兰阿姆斯特丹大学的名称。同时,课程使用需事先通知作者。
为了获取更深入的理解,读者可以通过书中提供的联系方式联系作者获取进一步的资源或答疑解惑。此外,书中的网址http://www.fwi.uva.nl/research/neur指出了作者的研究团队网站,那里可能有更多的教育资源和研究更新。
《神经网络入门》是一本全面且实用的教材,适合希望入门神经网络领域的学生、研究人员以及工程师阅读,为他们提供了一个系统化的学习框架和实践经验。
2014-03-17 上传
2018-02-08 上传
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2016-07-12 上传
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2012-11-06 上传
2016-03-14 上传
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