人工神经网络入门教程 - 韩力群编著

"《人工神经网络教程》是韩力群编著的一本针对神经网络入门的教材，由北京邮电大学出版社出版。本书详细阐述了人工神经网络的基础理论、设计方法以及实际应用案例，旨在帮助读者理解神经网络的起源、核心原理和应用场景，并提供了结构模型和设计方法，适合研究生和本科生学习，同时也适用于科技工作者参考。书中注重实用性和易读性，减少了复杂的数学推导，增加了应用示例，同时简要介绍了人工神经系统的基本概念、架构和特性。作者基于教学经验和科研成果编写了本书，是学习神经网络的理想入门资料。" 在人工神经网络（ANN）的领域，本书涵盖了以下几个关键知识点： 1. **神经网络发展背景**：书中介绍了神经网络的发展历程，让读者了解其科学和技术上的演变，以及它如何从生物学的神经系统的启发中诞生。 2. **基本理论**：包括神经元模型、权重分配、激活函数等，这些都是构成神经网络的基础元素。书中可能会讨论如Sigmoid、ReLU等不同类型的激活函数，以及它们在反向传播中的作用。 3. **网络结构**：讲述了各种神经网络的架构，如前馈网络、循环网络、卷积网络（CNN）和递归神经网络（RNN），以及更先进的架构如长短时记忆网络（LSTM）和Transformer。 4. **学习算法**：包括梯度下降、反向传播算法，以及如何通过这些算法来调整网络的权重以优化性能。 5. **训练过程**：讨论了训练神经网络时的过拟合、欠拟合问题，以及如何使用正则化、早停策略、批量归一化等技术来改善模型的泛化能力。 6. **应用实例**：可能涵盖图像分类、自然语言处理、推荐系统等领域的具体应用，帮助读者理解神经网络在实际问题中的应用。 7. **人工神经系统**：简要介绍了人工神经系统的概念，包括自组织、自适应和并行处理等特点，以及它们在复杂系统控制和信息处理中的应用。 8. **数学基础**：尽管书中尽量减少数学推导，但依然会涉及线性代数、概率论和统计学的基本概念，这些都是理解和构建神经网络所必需的数学工具。 9. **编程实践**：可能涉及到Python等编程语言和深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch，帮助读者将理论知识转化为实际代码。 通过阅读《人工神经网络教程》，读者不仅可以获得理论知识，还能掌握神经网络的实践技能，为进一步研究和开发提供坚实的基础。这本书对于初学者来说是一个很好的起点，因为它注重易读性和实用性，能够帮助读者快速进入神经网络的世界。