利用MATLAB探索深度学习与人工智能实战指南

"Apress.MATLAB.Deep.Learning.2017"是一本深度指南，旨在帮助读者利用MATLAB进行深度学习和人工智能领域的实践。本书由Phil Kim编写，适合希望学习如何在MATLAB环境中应用深度学习技术的专业人士，特别强调对于有一定MATLAB基础的学习者更为有益。 本书的核心内容分为五个章节： 1. **机器学习（Machine Learning）**：作为基础，本章将介绍机器学习的基本概念和原理，让读者对这个领域有全面的认识，为后续深入学习打下坚实基础。 2. **神经网络（Neural Networks）**：这一章节将深入探讨神经网络的工作原理，包括单层和多层神经网络的构建，帮助读者理解神经网络在解决复杂问题中的作用。 3. **多层神经网络训练（Training of Multi-Layer Neural Network）**：在这里，读者会学习如何设计、训练和优化多层神经网络模型，掌握实际操作技巧。 4. **神经网络与分类（Neural Network and Classification）**：本章将结合实际案例，展示神经网络在分类任务中的应用，如如何通过深度学习提升分类准确性和效率。 5. **深度学习（Deep Learning）**：深度学习是本书的重点，它介绍了更深层次的神经网络架构，如深度神经网络（DNN），以及它们在处理大规模数据和复杂模式识别中的优势。 6. **卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）**：这是深度学习的一个重要分支，专用于图像和视频数据的处理，章节中会指导读者如何在MATLAB中构建和实现CNN，例如在MNIST手写数字识别项目中运用卷积和池化层。 通过阅读本书，读者不仅能掌握MATLAB编程语言在深度学习中的应用，还能了解如何解决现实中的一些大数据和智能系统挑战。此外，作者Phil Kim以清晰易懂的方式呈现理论知识，并配以丰富的实例和案例研究，使读者能够迅速上手并提升自己的技能。这是一本既适合初学者入门，也适合经验丰富的开发者深化理解的深度学习实践手册。