深度学习基石：《神经网络设计(第2版)》详解

《神经网络设计(第二版)》是由马丁·T·哈根(Martin T. Hagan)、霍华德·B·德穆斯(Howard B. Demuth)、马克·H·比尔(Mark H. Beale)和奥兰多·德赫苏斯(Orlando DeJesús)四位专家合著的一本权威著作。该书深入探讨了深度学习的算法原理，为读者提供了全面理解人工神经网络和深度学习的平台。作者们分别来自俄克拉荷马州立大学、科罗拉多大学波尔得分校以及私人公司MHB Inc.，他们将理论与实践经验相结合，以通俗易懂的方式阐述复杂的概念。 本书首先在序言部分表达了对家人和同事的感谢，强调了版权的重要性。接着，第一章介绍了神经网络设计的历史背景，从早期的人工神经元模型追溯到现代深度学习的发展历程，让读者对整个领域有个宏观的认识。这一章还讨论了神经网络在各种实际应用中的广泛作用，包括图像处理、自然语言处理、机器学习等领域。 生物启发是神经网络设计的重要源泉，作者们从生物学的神经元结构和功能出发，解释了人工神经网络的设计灵感，以及如何模拟大脑的学习过程。这一章节对于理解神经网络的生物学基础至关重要。 随后的内容详尽解析了深度学习的核心算法，包括前馈神经网络、反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等，通过理论阐述和实例演示，帮助读者掌握这些关键技术。书中还提供了在线的示例代码和教学材料，便于读者在实践中应用所学知识。 值得注意的是，本书并非机械或电子形式的全复制，任何未经许可的复制、存储或转录行为都必须得到哈根和德穆斯的授权。此外，书中还提到一个简装版可以在亚马逊网站上订购，而电子版的课件和演示程序则可在hagan.okstate.edu/nnd.html找到，供学习者参考和进一步探索。 《神经网络设计(第二版)》是一本极具价值的深度学习教材，无论是初学者还是专业人员，都能从中受益匪浅，深入理解并掌握神经网络的设计原则和技术实践。它不仅涵盖了理论知识，也提供了丰富的实践案例和资源，对于推动人工智能领域的发展具有不可忽视的贡献。