《神经网络设计》第二版——深度学习经典教程
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更新于2024-07-20
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"Neural Network Design, 2nd Edition, 是一本关于神经网络设计的专业教程,由Martin T. Hagan、Howard B. Demuth、Mark Hudson Beale和Orlando DeJesús共同撰写。这本书深入浅出地介绍了神经网络的设计原理和应用。"
在神经网络设计的领域中,本书是不可或缺的学习资源,它涵盖了从基本概念到高级主题的广泛内容。作者团队包括来自俄克拉荷马州立大学、科罗拉多大学、MHB Inc.以及独立咨询公司的专家,这确保了内容的专业性和权威性。
书中的内容包括但不限于:
1. **前言**:通常会阐述编写本书的目的,作者们可能讨论了神经网络领域的最新发展,以及他们希望通过本书传递的核心理念。
2. **介绍**:这部分可能详细介绍了神经网络的基本目标,如模型的学习能力、适应性和泛化性能。同时,可能会提及神经网络的历史发展,以及它们在各种实际应用中的重要性。
3. **历史**:这部分会回顾神经网络的发展历程,从最初的生物启发到现代深度学习的演进,包括关键人物和里程碑式的发现。
4. **应用**:作者可能会列举并解释神经网络在各个领域的应用,比如图像识别、自然语言处理、推荐系统、控制理论、金融预测等。
5. **生物灵感**:神经网络的设计灵感来源于生物学,特别是大脑的结构和功能。这一部分可能会深入探讨生物神经元的工作原理,以及这些原理如何转化为数学模型。
6. **电子版额外内容**:除了纸质书,读者还可以在hagan.okstate.edu/nnd.html找到相关的辅助材料,如讲义和演示程序,这对于学习和理解复杂的神经网络概念非常有帮助。
7. **内容概览**:书的其余部分会深入讲解神经网络的设计、训练算法、优化策略、不同类型的网络架构(如感知器、多层前馈网络、卷积神经网络、递归神经网络等),以及如何解决过拟合、正则化等问题。
通过阅读这本书,读者不仅可以掌握神经网络的基础知识,还能了解到当前研究的前沿,从而能够设计和实现自己的神经网络模型。无论是对初学者还是专业人士来说,这都是一本极有价值的参考资料。
2019-05-21 上传
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