人工神经网络入门：理论、设计与应用实践

"《人工神经网络教程》是韩力群编著的一本关于人工神经网络理论与应用的专业教材，由北京邮电大学出版社出版。本书旨在帮助读者理解人工神经网络的基本理论、设计方法和实际应用，特别适合控制与信息类专业研究生、智能科学技术专业的本科生以及相关科技工作者学习。书中避免过多的数学推导，注重实用举例，同时介绍了人工神经系统的概念、架构和特性。作者基于多年的教学经验和科研成果编写了这本书，旨在为读者深入研究和应用开发提供基础。" 《人工神经网络教程》详尽阐述了人工神经网络这一重要领域，它是模拟生物神经网络功能的一种计算模型，广泛应用于模式识别、图像处理、自然语言处理、预测分析等多个方面。书中首先介绍了神经网络的发展背景，让读者理解其研究的起源和意义。然后，深入探讨了神经网络的基本原理，包括神经元模型、权重分配、学习算法等核心概念。 神经网络的结构模型是其核心部分，本书详细解析了各种神经网络架构，如感知器、多层前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及更先进的深度学习网络如长短时记忆网络（LSTM）和Transformer等。这些网络的结构和工作原理通过实例进行解释，有助于读者直观理解。 设计应用方法是本书的重点之一，书中详细讲解了如何训练神经网络，包括反向传播算法、梯度下降法以及优化策略如动量法和Adam优化器。此外，书中还涵盖了神经网络的训练技巧，如数据预处理、正则化、批量归一化等，以防止过拟合和提高模型泛化能力。 为了扩展读者的知识面，书中还介绍了人工神经系统的概念，这是一个更加复杂的系统，包含了自适应能力、分布式存储和并行处理等特点。人工神经系统的体系结构和控制特性被详细讨论，以展示其在复杂问题解决和智能决策中的应用潜力。 最后，本书还涉及到了神经网络的信息模式，这涉及到如何处理和理解网络中信息的流动和变换，以及如何利用这些模式进行预测和决策。这些内容对于理解神经网络如何实现智能行为至关重要。 《人工神经网络教程》是一本全面而深入的教材，不仅适合初学者入门，也对有经验的研究者提供了宝贵的参考。通过本书的学习，读者可以掌握人工神经网络的基础知识，为进一步研究和开发人工智能应用打下坚实的基础。