神经网络编程实战
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作者(巴西)法比奥·M.索尔斯(Fabio M.Soares),(巴西)艾伦·M.F.索萨(Alan M.F.Souza) 著;王彩霞,夏妍 译
出版社机械工业出版社
ISBN9787111600121
出版时间2018-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数211页
定价59元
货号SC:9787111600121
上书时间2024-11-08
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商品详情
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作者简介:
Fabio M.Soares目前是位于巴西北部的帕拉联邦大学(UFPA)的博士研究生。他几乎对所有领域的技术都充满热情，2004．年起开始设计神经网络解决方案，此后将该技术应用于电信、工业过程控制和建模、水力发电、财务应用、零售客户分析等多个领域。他的研究课题涉及针对数据驱动模型的监督学习。2017年以来，他主要在铝冶炼和铁镍合金方面进行化学过程建模及控制的研究，同时也作为计算机编程和人工智能课程的讲师，从事教学工作。作为一名活跃的研究者，他已经在诸多会议和期刊上发表了数篇论文，参与4本书的编写。
Alan M.F.Souza是IESAM的一名IT工程师，他拥有帕拉联邦大学软件项目管理专业的研究生学历和工业过程专业（应用计算）的硕士学位。2009年以来，他一直从事神经网络相关工作，并且自2006年起，他和巴西IT公司共同致力于Java、PHP、SQL及其他编程语言的相关研发工作。他很好热爱编程和计算智能。目前他是UNAMA的教授，同时也是UFPA的博士研究生。
精彩内容:
PREFACE前 言程序员需要持续不断地学习，而且经常会面对新技术和新方法的挑战。生活中人们虽然习惯了重复的事情，但也会经历新的事情。学习过程是科学界最有趣的话题之一，很多尝试都试图描述或者再现人类的学习过程。 本书的主要挑战是学习并掌握业界近期新的内容。虽然神经网络这个名字可能看起来很奇怪，甚至可能误认为它是关于神经学的，但是我们通过把重点放在你决定购买这本书的原因上来简化这些细微差别。我们打算建立一个框架，告诉你神经网络其实很简单，很容易理解，你不需要有足够的先验知识，就接近可以理解本书提到的概念。 因此，我们希望你充分掌握本书的内容，在面对棘手问题时，能始终以初学者的态度运用神经网络的功能来解决。本书对提到的每个概念都用简单的语言进行解释，但理解它也需要一定的技术背景。本书的目的是让你了解智能应用可以通过简单语言编写。 各章概览第1章主要介绍神经网络的概念，解释基本神经元结构（单层感知机、学习机），以及激活函数、权重和学习算法。此外，该章还演示了用Java创建基本神经网络的整个过程。 第2章主要介绍神经网络学习过程的细节，解释几个有用的概念，如训练、测试和验证，演示如何实现训练和验证算法、如何进行误差评估。 第3章主要讨论感知机和监督学习的特性，展示这类神经网络的训练算法，以及如何用Java实现这些特性。 第4章主要介绍无监督学习和自组织映射，即Kohonen神经网络在分类和聚类问题中的应用。 第5章主要阐
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内容简介:
本书由10章构成。首先，系统、全面地阐述神经网络相关概念、知识点及特征。然后，重点介绍神经网络学习过程的细节，如何用Java实现神经网络特性及设计神经网络架构，如何优化调整神经网络参数等。后，介绍一些经典案例。本书适合神经网络初学者阅读，也可以作为智能化软件开发人员的工具书。
目录:
译者序
作者和审校者简介
前言
第1章 神经网络入门 1
1.1 探索神经网络 1
1.2 人工神经网络 2
1.2.1 神经网络是如何组织的 3
1.2.2 基本元素—人工神经元 3
1.2.3 赋予神经元生命—激活函数 4
1.2.4 可变参数—权重 5
1.2.5 额外参数—偏置 6
1.2.6 由部分到整体—层 6
1.2.7 神经网络体系结构 7
1.2.8 单层网络 7
1.2.9 多层网络 8
1.2.10 前馈网络 8
1.2.11 反馈网络 8
1.3 从无知到认知—学习过程 9
1.4 开始编程—神经网络实践 10
1.5 神经元类 12
1.6 NeuralLayer类 14
1.7 ActivationFunction接口 15
1.8 神经网络类 15
1.9 运行程序 17
1.10 本章小结 19
第2章
神经网络学习 20
2.1 神经网络的学习能力 21
2.2 学习模式 22
2.2.1 监督学习 22
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