深入理解神经网络与R语言实现

"《Packt_Neural_Networks_with_R》是一本由Giuseppe Ciaburro和Balaji Venkateswaran合著的书籍，涵盖了神经网络和人工智能的基本概念，以及如何在R语言中实现这些概念。本书深入探讨了神经网络的工作原理，包括分层结构、权重和偏置、监督与无监督学习、反向传播、激活函数、多层感知器、深度学习等。此外，还介绍了训练模型的步骤、评估指标、防止过拟合的方法、递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的应用，以及神经网络在不同领域的案例，如手写数字识别、文本预测和肿瘤检测。书中还涉及了与TensorFlow和Keras的集成，以及使用H2O和darch库进行自动编码器的实践。" 在这本书中，作者首先解释了神经网络的灵感来源以及其工作方式，强调了分层结构的重要性，每个层都有不同的权重和偏置。接着，他们讨论了训练神经网络的不同方法，包括有监督和无监督学习，以及如何通过反向传播调整权重。书中详细解释了各种激活函数，如线性函数、阶跃函数、Sigmoid、双曲正切和ReLU，并指导读者选择合适的激活函数。 接下来，作者介绍了多层感知器和前馈与反馈网络的概念，以及梯度下降法在优化神经网络学习算法中的作用。他们还讨论了神经网络的分类，例如使用R的neuralnet和nnet库实现的简单示例。书中还提到了深度学习，特别是多层神经网络和深度自编码器的实现，以及H2O框架在构建DNN时的应用。 对于模型训练和测试，书中提到了机器学习的三种主要类型：监督学习、无监督学习和强化学习。作者详细阐述了评估模型性能的各种指标，如混淆矩阵、真正例率、真负例率、准确率、精确率、召回率、F分数和ROC曲线。他们还讨论了如何避免过拟合和实现模型的泛化能力，以及数据预处理和ensemble预测在神经网络中的应用。 此外，书中还涵盖了RNN和LSTM在时间序列预测中的应用，以及CNN的四个基本步骤：滤波、池化、ReLU和全连接层的投票分类。作者提供了使用RNN预测湿度的例子，以及使用CNN的常见架构LeNet。最后，书中通过实际案例展示了神经网络在图像识别、文本预测、主成分分析和肿瘤检测等高级主题中的应用，同时介绍了R与TensorFlow和Keras的集成，以及H2O和darch库在自动编码器中的应用。 《Packt_Neural_Networks_with_R》是关于神经网络和深度学习在R语言中应用的一本全面而实用的指南，适合于希望使用R语言进行数据分析和模型构建的初学者和专业人士。