神经网络设计(2nd Edition)：深度学习与应用

"Neural Network Design (2nd Edition)" 是一本由Martin T. Hagan、Howard B. Demuth、Mark Hudson Beale和Orlando De Jesús合作编写的关于神经网络设计的专业书籍，出版于2014年。这本书是英语原版，涵盖了神经网络的基本概念、设计方法以及实际应用。 神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，广泛应用于机器学习、模式识别、图像处理、自然语言处理等多个领域。本书作为第二版，深入探讨了神经网络的设计原理，旨在帮助读者理解和构建自己的神经网络系统。 在书中，作者们讨论了神经网络的历史发展，从最初的生物灵感到现代计算模型的演变。他们强调了神经网络在解决复杂问题上的能力，并列举了多种实际应用案例，展示了神经网络在不同领域的广泛应用。 此外，书中涵盖了生物启发的计算模型，这包括神经元的工作机制和突触的学习规则。这些生物学基础对于理解神经网络如何模拟大脑的功能至关重要。 书中还包含了详细的理论知识，如反向传播算法、误差函数、优化方法以及训练策略。这些内容有助于读者理解如何训练和调整神经网络，以提高其性能和泛化能力。 此外，作者们提供了配套的课件（OVERHEADs）和演示程序，读者可以在hagan.okstate.edu/nnd.html找到这些资源，进一步辅助学习和实践。这些材料可以帮助读者将理论知识与实际操作结合起来，加深对神经网络的理解。 除了基本的神经网络设计，书中可能还涵盖了更高级的主题，如深度学习、卷积神经网络、递归神经网络以及强化学习等，这些都是现代人工智能领域的关键组成部分。 "Neural Network Design (2nd Edition)"是一本全面且深入的神经网络教材，适合计算机科学、电气工程和数据科学等相关专业的学生，以及对神经网络感兴趣的从业者。通过阅读此书，读者可以掌握神经网络的基础知识，进而开发出高效且精准的神经网络模型。