自己动手写神经网络 本书可能改变你对人工智能的态度

    自己动手写神经网络 本书可能改变你对人工智能的态度

     

    编辑推荐——慧眼看PDF电子书

    AlphaGo战胜李世石,标志着新一轮人工智能的浪潮已经来袭。 而你是否已经做好迎接新的人工智能技术的准备? 《自己动手写神经网络》将带你一探作为AlphaGo基石的人工神经网络。 《自己动手写神经网络》不局限于纸上谈兵,我们用代码诠释一切。 《自己动手写神经网络》可能改变你对人工智能的态度。 深入讲解人工神经网络的工作原理,并且能够动手实践人工神经网络 书力求通俗易懂,使用尽可能简单的语言描述人工神经网络的原理与理论。 《自己动手写神经网络》力求以具体实现与应用为导向,除了理论介绍外,每一章节的应用和实践都有具体的实现详解。 全书使用Java作为主要语言,与Matlab等语言不同的是:Java语言是目前企业级软件开发zui为流行的语言,因此,使用Java实现的神经网络具备更强的系统集成能力与实践能力。由于Java语言本身通俗易懂,在基本语法上与C/C 类似,因此,本书同样适合没有Java基础的程序员。

    内容简介——慧眼看PDF电子书

    《自己动手写神经网络》讲解通俗易懂,使用简单的语言描述人工神经网络的原理,并力求以具体实现与应用为导向,除了理论介绍外,每一章节的应用和实践都有具体的实例实现,让读者达到学以致用。《自己动手写神经网络》分为11章,主要内容为:简单的人工神经网络模型和理论应用;介绍了一个基于Java的人工神经网络框架Neuroph;介绍了基于Neuroph开发一个简单的人工神经网络系统—感知机;介绍了ADALINE网络以及使用Neuroph实现ADALINE神经网络;介绍了BP神经网络的基本原理和具体实现;介绍了BP神经网络的具体实践应用;介绍了Hopfield网络的原理、实践和应用;介绍了双向联想网络BAM的原理、实践和应用;介绍了竞争学习网络,特别是SOM网络以及相关算法与实现;介绍了PCA方法以及与PCA方法等价的PCA神经网络。 《自己动手写神经网络》适合以下类型的读者:对神经网络感兴趣,期望可以初步了解神经网络原理的读者;有一定编程经验,期望学习和掌握神经网络的程序员;期望对神经网络进行实际应用的工程人员;任何一名神经网络爱好者。

    作者简介——慧眼看PDF电子书

    葛一鸣,浙江工业大学硕士,国家认证系统分析师,Oracle OCP。长期从事Java软件开发工作,对Java技术、人工智能、神经网络、数据挖掘等技术有浓厚兴趣。 现著有《自己动手写神经网络》《Java程序性能优化》《实战Java虚拟机》《实战Java高并发程序设计》。

    目录——慧眼看PDF电子书

    第1章 人工神经网络概述

    1.1 人工智能与神经网络简史

    1.2 生物学研究对神经网络的影响

    1.3 大数据对人工智能的影响

    1.4 计算机硬件发展对人工智能的影响

    1.5 计算机软件发展对人工智能的影响

    1.6 人工智能的广泛应用

     

    第2章 人工神经元模型与感知机

    2.1 人工神经元组成要素

    2.2 感知机

    2.3 总结

     

    第3章 神经网络框架Neuroph介绍

    3.1 Neuroph是什么

    3.2 Neuroph系统的构成

    3.3 Neuroph Studio的功能展示

    3.4 Neuroph Library架构分析

    3.5 Neuroph开发环境搭建

    3.6 总结

     

    第4章 使用Java实现感知机及其应用

    4.1 第一个Neuroph程序——使用感知机记忆逻辑与

    4.2 让感知机理解坐标系统

    4.3 感知机学习算法与Java实现

    4.4 再看坐标点位置识别

    4.5 感知机的极限——异或问题

    4.6 总结

     

    第5章 ADALINE网络及其应用

    5.1 ADALINE网络与LMS算法

    5.2 ADALINE网络的Java实现

    5.3 使用ADALINE网络识别数字

    5.4 总结

     

    第6章 多层感知机和BP学习算法

    6.1 多层感知机的结构与简单实现

    6.2 多层感知机学习算法——BP学习算法

    6.3 BP神经网络细节优化

    6.4 带着算法重回异或问题

    6.5 总结

     

    第7章 BP神经网络的案例

    7.1 奇偶性判别问题

    7.2 函数逼近

    7.3 动物分类

    7.4 简单的语音识别

    7.5 MNIST手写体识别

    7.6 总结

     

    第8章 Hopfield神经网络

    8.1 Hopfield神经网络的结构和原理

    8.2 网络的存储容量

    8.3 Hopfield神经网络的Java实现

    8.4 Hopfield网络还原带有噪点的字符

    8.5 Hopfield网络的自联想案例

    8.6 总结

     

    第9章 BAM双向联想记忆网络

    9.1 BAM网络的结构与原理

    9.2 BAM网络的学习算法

    9.3 使用Java实现BAM网络

    9.4 BAM网络的应用

    9.5 总结

     

    第10章 竞争学习网络

    10.1 竞争学习的基本原理

    10.2 自组织映射网络SOM的原理

    10.3 SOM网络的Java实现

    10.4 SOM网络的应用

    10.5 总结

     

    第11章 PCA神经网络

    11.1 PCA方法概述

    11.2 PCA神经网络学习算法

    11.3 基于Neuroph实现PCA网络

    11.4 使用PCA网络预处理MNIST手写体数据集

    11.5 总结

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    • 本文由 发表于 2020-05-0711:35:23
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