人工神經網絡原理與實踐 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

陳雯柏 著

圖書標籤:

• 神經網絡
• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• 模式識彆
• 算法
• Python
• 計算智能
• 數據挖掘
• 模型構建

齣版社： 西安電子科技大學齣版社有限公司

ISBN：9787560639338

版次：1

商品編碼：11880119

包裝：平裝

叢書名： 高等學校智能科學與技術專業“十三五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：206

字數：313000

正文語種：中文

內容簡介

　　《人工神經網絡原理與實踐》精選瞭人工神經網絡的經典內容，主要闡述人工神經網絡的一般原理和基本思想，並在此基礎上突齣瞭人工神經網絡在自動控製和模式識彆中的應用。《人工神經網絡原理與實踐》共十二章，*一和第二章主要介紹瞭人工神經網絡與人工智能的關係、人工神經網絡研究的基本情況與人工神經網絡的基本原理等內容；第三至九章分彆介紹瞭感知器、BP神經網絡、徑嚮基神經網絡、反饋式神經網絡、自組織競爭神經網絡、CMAC網絡與模糊神經網絡等內容；第十章討論瞭神經網絡的優化；第十一章介紹瞭智能領域的研究熱點——深度神經網絡；第十二章簡要介紹瞭神經網絡在自動控製中的應用。
　　《人工神經網絡原理與實踐》從創新能力較強的應用型人纔培養角度齣發，重視理論與實踐的結閤，內容力求深入淺齣，兼具係統性、全麵性和前沿性。
　　《人工神經網絡原理與實踐》可作為高等院校智能科學與技術、自動化及電子信息技術等專業的本科生和碩士生教材或參考書，也可供有關工程技術人員參考。

內頁插圖

目錄

第一章 緒論
1．1 人類的智能與思維
1．1．1 智能
1．1．2 思維
1．2 人工智能
1．2．1 人工智能的主流學派
1．2．2 機製主義方法與人工智能統
1．2．3 人工智能的研究內容
1．3 人腦與“電腦”的信息處理機製
1．4 人工神經網絡的研究溯源
1．5 人工神經網絡的分類
1．6人工神經網絡的特點
1．7人工神經網絡的功能
1．8人工神經網絡的應用
思考題

第二章 人工神經網絡的基本原理
2．1 生物神經網絡
2．1．1 生物神經元的結構
2．1．2 生物神經元的信息處理機理
2．1．3 生物神經網絡的結構
2．1．4 生物神經網絡的信息處理
2．2 人工神經元的數學建模
2．2．1 M-P模型
2．2．2 常用的神經元數學模型
2．3 人工神經網絡的結構建模
2．3．1 網絡拓撲類型
2．3．2 網絡信息流嚮類型
2．3．3 人工神經網絡結構模型的特點
2．4 人工神經網絡的學習
思考題

第三章 感知器
3．1 感知器的結構與功能
3．1．1 單層感知器的網絡結構
3．1．2 單層感知器的功能分析
3．2 感知器的學習算法
3．3 感知器的局限性與改進方式
3．4 多層感知器
3．5 感知器神經網絡的MATLAB仿真實例
3．5．1 常用的感知器神經網絡函數
3．5．2 仿真實例
思考題

第四章 BP神經網絡
4．1 BP網絡的模型
4．2 BP網絡的學習算法
4．2．1 BP算法推導
4．2．2 BP算法的程序實現
4．3 BP網絡的功能與數學本質
4．3．1 BP神經網絡的功能特點
4．3．2 BP神經網絡的數學本質
4．4 BP網絡的問題與改進
4．4．1 BP神經網絡存在的缺陷與原因分析
4．4．2 傳統BP算法的改進與優化
4．4．3 深度神經網絡
4．5 BP網絡的設計
4．5．1 輸入／輸齣變量的確定與訓練樣本集的準備
4．5．2 BP網絡結構設計
4．5．3 網絡訓練與測試
4．6 BP網絡的MATLAB仿真實例
4．6．1 BP神經網絡的MATLAB工具箱
4．6．2 BP網絡仿真實例
4．7 基於BP算法的一級倒立擺神經網絡控製
4．7．1 倒立擺係統
4．7．2 仿真模型的建立
4．7．3 BP神經網絡控製器的設計
4．7．4 神經網絡控製器控製仿真實驗
4．7．5 神經網絡實物控製實驗
思考題

第五章 徑嚮基神經網絡
5．1 徑嚮基網絡的模型
5．1．1 正規化RBF網絡
5．1．2 廣義RBF網絡
5．1．3 RBF網絡的生理學基礎
5．1．4 RBF網絡的數學基礎
5．1．5 函數逼近與模式分類問題舉例
5．2 徑嚮基網絡的學習算法
5．2．1 數據中心的確定
5．2．2 擴展常數的確定
5．2．3 輸齣權嚮量的確定
5．2．4 梯度下降法同時獲取數據中心、擴展係數與權嚮量
5．3 徑嚮基網絡的特性分析
5．3．1 RBF神經網絡的特點
5．3．2 RBF神經網絡與BP神經網絡的比較
5．3．3 RBF神經網絡應用的關鍵問題
5．4 其他徑嚮基網絡
5．4．1 廣義迴歸神經網絡
5．4．2 概率神經網絡
5．5 徑嚮基網絡的MATLAB仿真實例
5．5．1 RBF網絡的MATLAB工具箱
5．5．2 仿真實例
思考題

第六章 反饋式神經網絡
6．1 Elman神經網絡
6．1．1 Elman神經網絡的結構
6．1．2 Elman神經網絡學習算法
6．1．3 Elman神經網絡的應用
6．2 離散Hopfield神經網絡
6．2．1 離散Hopfield神經網絡的模型
6．2．2 離散Hopfield神經網絡的運行規則
6．2．3 離散Hopfield神經網絡的運行過程
6．3 連續Hopfield神經網絡
6．3．1 連續Hopfield神經網絡的網絡模型
6．3．2 連續Hopfield神經網絡的穩定性分析
6．4 Hopfield神經網絡的應用
6．4．1 聯想記憶
6．4．2 優化計算
6．5 反饋神經網絡的MATLAB仿真實例
6．5．1 Elman神經網絡的MATLAB實現
6．5．2 Hopfield神經網絡的MATLAB實現
思考題

第七章 自組織競爭神經網絡
7．1 模式分類的基本概念
7．1．1 分類與聚類
7．1．2 相似性測量
7．2 基本競爭型神經網絡
7．2．1 基本競爭型神經網絡結構
7．2．2 競爭學習策略
7．2．3 特性分析
7．3 自組織特徵映射神經網絡
7．3．1 SOM網的拓撲結構
7．3．2 SOM網的工作原理
……
第八章 CMAC網絡
第九章 模糊神經網絡
第十章 神經網絡的優化
第十一章 深度神經網絡
第十二章 神經控製
參考文獻

前言/序言

　　人工神經網絡是一種模仿生物神經網絡的計算模型，它能夠根據外界信息的變化改變內部人工神經元連接的結構並進行計算。作為一種非綫性統計性數據建模工具，人工神經網絡在語音識彆、圖像分析、智能控製等眾多領域得到瞭廣泛的應用。
　　人工神經網絡方麵的教材一般理論性較強，而MATLAB仿真程序設計方麵的參考書對理論的介紹又相對較少。本書是在智能科學與技術專業教學實踐的基礎上，結閤現有的教學講義編寫的，書中融人瞭作者多年來的教學研究與思考以及人工神經網絡的新技術發展。近年來，深度學習再掀人工神經網絡的研究熱潮，作者也特地將此內容引入瞭本書。
　　本書著眼於創新能力較強的應用型人纔的培養，重視理論與實踐的結閤，精選瞭人工神經網絡的經典內容，主要闡述人工神經網絡的一般原理和基本思想，並在此基礎上突齣瞭人工神經網絡在自動控製和模式識彆中的應用。內容安排上注重先理論後實踐。不同學校與專業的學生可根據實際情況和課時需要選學部分內容。
　　全書共十二章。第一章至第七章以及第九章由陳雯柏編寫，第八章和第十章由吳細寶編寫，第十一章由陳啓麗編寫，第十二章由趙逢達編寫。全書由陳雯柏負責整理和統稿。

《數字圖像處理：算法與應用》 本書係統地介紹瞭數字圖像處理的基本原理、關鍵算法及其在各個領域的廣泛應用。全書共分為十章，內容涵蓋瞭圖像處理的理論基礎、核心技術和前沿進展，旨在為讀者提供一個全麵而深入的學習框架。 第一章 緒論 闡述瞭數字圖像處理的概念、發展曆程、基本任務以及其在科學研究、工程技術、醫療、娛樂等眾多領域的應用前景。本章還將簡要介紹圖像處理的基本流程和相關學科。 第二章 圖像增強 聚焦於如何改善圖像的視覺質量，使其更適閤人類觀察或後續的圖像分析。內容包括灰度變換（如對數變換、冪律變換）、直方圖處理（直方圖均衡化、規定化）、空間域濾波（平滑濾波如均值濾波、高斯濾波，銳化濾波如拉普拉斯算子、Sobel算子）以及頻域增強技術。 第三章 圖像復原 探討瞭如何恢復因噪聲、模糊或其他失真而退化的圖像。本章將詳細介紹噪聲的類型、檢測與抑製方法，以及退化模型和逆濾波、維納濾波、約束最小二乘濾波等復原技術。 第四章 彩色圖像處理 專注於處理和分析彩色圖像。內容包括彩色模型（RGB、CMY、HSV等）的介紹，彩色圖像的增強（如對比度增強、色彩平衡），以及基於彩色信息的圖像分割和分析。 第五章 圖像變換 介紹瞭幾種重要的圖像變換及其在圖像處理中的應用。重點講解瞭傅裏葉變換、離散餘弦變換（DCT）、小波變換，並討論瞭它們在圖像壓縮、濾波和特徵提取方麵的作用。 第六章 圖像分割 是圖像分析的關鍵步驟，旨在將圖像劃分為具有不同意義的區域或對象。本章將介紹多種分割技術，包括閾值分割（全局閾值、自適應閾值）、區域分割（生長、分裂與閤並）、邊緣檢測（Canny邊緣檢測、Hough變換）、以及基於圖論的分割方法。 第七章 形態學圖像處理 介紹瞭一係列基於圖像形狀的數學形態學操作，如腐蝕、膨脹、開運算、閉運算，以及它們在去噪、物體連接、輪廓提取等方麵的應用。 第八章 圖像特徵提取 討論瞭如何從圖像中提取有意義的特徵，以便進行更高級的分析和識彆。內容包括邊緣、角點、區域特徵（紋理、形狀描述）、局部特徵（SIFT、SURF）以及特徵嚮量的構建。 第九章 圖像壓縮 旨在減少圖像數據量，以便於存儲和傳輸，同時盡量保持圖像質量。本章將介紹無損壓縮和有損壓縮的基本原理，重點講解瞭JPEG壓縮標準及其背後的變換編碼、量化和熵編碼技術，並介紹其他常見的壓縮方法。 第十章 圖像復原與應用實例 整閤瞭前述的各項技術，並通過具體的應用案例來展示圖像處理的強大能力。涵蓋瞭醫學影像分析（如X光片增強、CT圖像分割）、遙感圖像處理（如地物分類、變化檢測）、人臉識彆、目標跟蹤以及工業檢測等實際問題，並提供瞭相應的解決方案。 本書力求理論與實踐相結閤，在闡述算法原理的同時，也盡可能地提供僞代碼或算法描述，方便讀者理解和實現。書末附有參考文獻，供讀者進一步深入研究。本書適閤高等院校相關專業本科生、研究生，以及從事圖像處理、計算機視覺、模式識彆等領域的科研人員和工程師閱讀。

評分☆☆☆☆☆

這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一次關於智能係統構建的哲學之旅。作者在講解各種神經網絡模型時，並沒有將它們僅僅視為數學公式的堆砌，而是深入挖掘瞭它們背後蘊含的思想和邏輯。例如，在介紹捲積神經網絡（CNN）時，作者並非隻停留在“捲積核”這個概念上，而是花瞭大量篇幅去解釋為什麼這種局部連接和權值共享的結構能夠有效地捕捉圖像的 spatial hierarchy 特徵，以及它與人類視覺皮層的某些工作機製之間的潛在聯係。這種視角讓我覺得，我在學習的不僅僅是算法，更是在理解一種模擬智能的方式。對於循環神經網絡（RNN）的講解，作者同樣沒有滿足於僅僅介紹它的“記憶”功能，而是深入剖析瞭它在處理序列數據時的優勢，以及它在自然語言處理、時間序列預測等領域的廣泛應用前景。特彆是對長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的講解，作者通過清晰的圖示和邏輯梳理，讓我第一次真正理解瞭它們是如何通過精心設計的“門”機製來解決梯度消失/爆炸問題的，從而能夠有效地學習長期依賴關係。這種深入淺齣的講解方式，讓我對這些復雜的模型不再感到畏懼，而是充滿瞭探索的興趣。我甚至開始思考，不同類型的神經網絡模型，它們的“思維方式”有何不同，又該如何在不同的應用場景中選擇最閤適的模型。這本書讓我對人工智能的理解，從“如何實現”上升到瞭“為什麼這樣實現”的層麵。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實踐部分，可以說是“乾貨滿滿”，並且非常接地氣。我之前嘗試過一些在綫的教程，雖然代碼看起來也很全，但很多時候都會遇到“運行不起來”或者“結果不符閤預期”的情況，究其原因，往往是因為對基礎概念理解不夠深入，或者在環境配置、數據預處理等細節上齣瞭問題。這本書在這方麵做得非常齣色。作者不僅提供瞭可以直接運行的代碼示例，還對每一個代碼塊都做瞭詳細的解釋，說明瞭每一行代碼的作用，以及它與理論知識的對應關係。例如，在介紹如何構建一個圖像分類器時，作者詳細講解瞭如何加載數據集、如何進行數據增強、如何定義模型結構、如何選擇損失函數和優化器、如何進行訓練和評估等一係列完整的流程。而且，作者還針對常見的編程環境和庫（如Python、TensorFlow、PyTorch），給齣瞭詳細的配置指南，這對於我這種在環境配置上經常“踩坑”的開發者來說，簡直是福音。我按照書中的指導，成功地搭建瞭自己的第一個深度學習項目，並且能夠獨立地進行修改和實驗。這種從理論到實踐的無縫銜接，讓我對學習人工智能的信心倍增，也為我未來的項目開發打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直就是在我對神經網絡這個概念感到一片迷茫時，及時遞來的一盞明燈。我之前接觸過一些零散的資料，比如一些科普文章，或者一些技術博客裏關於深度學習的片段，但總覺得像是隔靴搔癢，無法構建起一個完整的知識體係。那些文章往往隻講到瞭某個具體的模型，比如捲積神經網絡如何處理圖像，或者循環神經網絡如何處理序列數據，但對於其背後的數學原理、推導過程，以及為什麼這些結構能夠有效工作，卻很少深入。更不用說，在實踐層麵，如何從零開始搭建一個可用的模型，如何進行訓練、調優，這些更是讓我無從下手。每次看到彆人分享的精彩案例，總覺得遙不可及，以為那需要極高的數學天賦和編程功底。而這本書，它並沒有一開始就堆砌復雜的公式，而是循序漸進地從最基礎的感知機模型開始講起，一步步揭示瞭神經元的工作原理，以及它們如何通過連接形成網絡。對於我這個數學基礎不算特彆紮實的人來說，這種由淺入深的學習方式至關重要。它不僅講解瞭激活函數的作用，還深入剖析瞭反嚮傳播算法的核心思想，讓我第一次真正理解瞭梯度下降的威力，以及網絡是如何通過不斷調整權重來逼近最優解的。在實踐部分，作者也給齣瞭非常詳細的代碼示例，並且講解得非常透徹，不是那種“拿來主義”式的代碼堆砌。我嘗試著跟著書中的例子，一步步地搭建和訓練模型，過程中遇到瞭很多問題，但書中的講解總能幫助我找到方嚮，理解錯誤的原因。這種理論與實踐相結閤的學習模式，讓我對人工神經網絡的理解上升到瞭一個全新的高度。我不再是那個隻會“搬磚”的初學者，而是開始能夠思考模型的內在邏輯，甚至嘗試去修改和創新。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在閱讀這本書之前，我總覺得神經網絡是一個非常“高冷”的領域，充滿瞭各種晦澀的數學公式和復雜的算法，而這本書徹底顛覆瞭我的這種看法。作者在講解過程中，非常注重使用通俗易懂的語言和生動的比喻，將抽象的概念具象化。比如，在解釋反嚮傳播算法時，他將其類比為“傳遞錯誤信息”的過程，讓我一下子就抓住瞭核心思想。在介紹各種網絡結構時，他也會結閤實際的應用場景，比如用人臉識彆來解釋CNN的捲積層，用語音識彆來解釋RNN的循環結構，這種方式讓我更容易理解這些技術為何會被發明齣來，以及它們在解決實際問題時發揮的作用。而且，書中在介紹算法的同時，也會穿插一些曆史故事和發展脈絡，讓我瞭解到這些技術是如何一步步演進至今的，這讓我在學習過程中充滿瞭探索的樂趣。我感覺自己不是在被動地接受知識，而是在主動地參與到這場智能技術的探索之中。這本書讓我不再對AI技術感到畏懼，而是充滿瞭好奇和學習的動力。我甚至開始主動地去搜集相關的論文和研究，希望能夠更深入地瞭解這個充滿魅力的領域。

評分☆☆☆☆☆

這本書帶來的不僅僅是知識的增長，更是一種思維方式的轉變。在講解神經網絡的構建和訓練過程中，作者始終強調“實驗”的重要性。他鼓勵讀者不要害怕犯錯，而是要通過不斷的嘗試和調整，來找到最優的解決方案。書中提供瞭大量的實驗指導，讓我能夠親手去驗證各種理論知識，比如不同激活函數的選擇對模型性能的影響，不同優化器的學習率設置對收斂速度的差異等等。這種“動手實踐，邊學邊改”的學習模式，讓我對AI技術的理解更加深刻，也培養瞭我獨立解決問題的能力。我不再是被動地接受書本上的知識，而是開始主動地去思考，去質疑，去探索。例如，當我遇到一個模型訓練效果不佳的情況時，我不再茫然失措，而是能夠根據書中的指導，係統地分析可能的原因，並嘗試不同的方法來解決。這種思維上的轉變，對於我今後的學習和工作都將産生深遠的影響。這本書讓我明白，學習AI，不僅僅是學習技術，更是學習一種探索未知、解決問題的科學態度。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我印象深刻的一點，就是它對“學習”這個概念的深刻理解和細緻剖析。在探討神經網絡的學習過程時，作者並沒有簡單地將它歸結為“數學優化”，而是深入地分析瞭不同學習算法的內在機製和適用場景。例如，在介紹梯度下降算法時，作者不僅講解瞭最基本的批量梯度下降（BGD），還詳細對比瞭隨機梯度下降（SGD）和改進型的動量梯度下降（Momentum）、Adam等算法，並解釋瞭它們在收斂速度、魯棒性等方麵的差異。讓我眼前一亮的是，書中還對一些更前沿的學習技術進行瞭介紹，比如遷移學習和少樣本學習。作者解釋瞭為什麼在數據有限的情況下，遷移學習能夠顯著提高模型性能，以及如何有效地利用預訓練模型。對於少樣本學習，書中也給齣瞭一些經典的算法和思路，讓我對如何在“數據飢渴”的AI領域突破瓶頸有瞭初步的認識。這種對學習機製的深入挖掘，不僅僅是停留在算法層麵，更是讓我從更宏觀的角度去理解AI的學習能力，以及如何設計齣更有效的學習策略。我嘗試著將遷移學習的思想應用到我之前的一個分類項目中，僅用少量的新數據，就取得瞭比從零開始訓練更好的結果。這種“站在巨人肩膀上”的學習方式，讓我看到瞭AI發展的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的驚喜，在於它對於模型評估與優化的深入探討。我之前學習神經網絡，往往隻關注模型能否訓練成功，能不能得到一個看似不錯的準確率，但對於“好”的標準是什麼，以及如何進一步提升模型性能，卻知之甚少。這本書恰恰彌補瞭我的這一知識盲區。作者並沒有迴避訓練過程中常見的難題，比如過擬閤和欠擬閤。他詳細解釋瞭産生這些問題的根源，並提供瞭多種行之有效的解決方法，比如正則化（L1、L2）、Dropout、早停法等。尤其是對於Dropout的講解，作者不僅解釋瞭其工作原理，還深入分析瞭它如何有效地防止模型依賴於個彆神經元，從而提高泛化能力。更讓我驚喜的是，書中還花瞭相當大的篇幅來講解模型選擇和超參數調優。我以前調參完全是憑感覺，或者網上搜集一些“經驗值”，但這本書讓我明白瞭如何係統地進行超參數搜索，比如網格搜索、隨機搜索，以及更高級的貝葉斯優化等。作者還強調瞭交叉驗證的重要性，以及如何正確地使用它來評估模型的真實性能，避免在測試集上齣現“過擬閤”。這些內容對於我來說，簡直是“打開瞭新世界的大門”。我嘗試著將書中學到的正則化技術和網格搜索方法應用到我之前遇到的一個實際問題上，驚喜地發現模型的性能得到瞭顯著提升，泛化能力也更強瞭。這本書讓我明白，一個優秀的神經網絡模型，不僅僅在於其精巧的設計，更在於其精細的調優和嚴謹的評估。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始對這本書的期望值並不高，以為又是一本泛泛而談的“入門”書籍，充斥著各種生硬的定義和難以理解的公式。然而，當我翻開第一頁，就被作者的敘述方式所吸引。他並沒有直接拋齣抽象的概念，而是用非常生動的比喻，將神經網絡的構建過程類比為人類大腦的學習過程，這一下子就拉近瞭我和這個復雜技術的距離。書中對神經元模型，比如M-P模型、Sigmoid神經元等的講解，不是簡單的羅列，而是深入淺齣地分析瞭它們的設計理念和數學基礎。特彆是關於激活函數的討論，作者不僅介紹瞭常用的幾種，還詳細解釋瞭它們在不同場景下的優缺點，以及為什麼需要非綫性激活函數來增強網絡的錶達能力。讓我印象深刻的是，書中對於反嚮傳播算法的講解，簡直是神來之筆。我之前看過一些講解，總覺得雲裏霧裏，但這本書通過圖文並茂的方式，以及非常細緻的數學推導，將這個復雜的算法分解成瞭一個個易於理解的步驟。我甚至可以跟著作者的思路，自己動手推導一遍，這對於加深理解起到瞭決定性的作用。而且，書中在介紹理論知識的同時，並沒有忽略實踐的重要性。它提供瞭大量的代碼示例，這些代碼不僅僅是簡單地展示如何調用庫函數，而是從最底層的邏輯齣發，一步步構建模型，進行訓練和評估。我按照書中的指導，親手實現瞭一個簡單的全連接神經網絡，並用它來解決一個分類問題。整個過程讓我受益匪淺，不僅鞏固瞭理論知識，還培養瞭實際動手能力。這本書讓我意識到，學習人工智能並非遙不可及，隻要有好的引導，任何人都可以踏上這條探索之路。

評分☆☆☆☆☆

我之前對深度學習的理解，基本上停留在“拿到數據，套用模型，訓練，齣結果”的階段，對於模型的可解釋性幾乎沒有概念。這本書的齣現，極大地拓寬瞭我的視野。作者在講解各種網絡結構時，並沒有迴避“黑箱”問題，而是積極地探討瞭如何理解神經網絡的內部工作機製。例如，在介紹CNN時，書中提供瞭多種可視化技術，比如特徵圖可視化、激活可視化等，讓我能夠直觀地看到網絡在處理圖像時，每一層都在關注什麼特徵，從簡單的邊緣、紋理，到復雜的形狀、物體。這種“看見”的能力，讓我對模型有瞭更深的信任感，也為我排查模型錯誤提供瞭重要的綫索。對於模型的可解釋性，書中還介紹瞭一些更高級的技術，比如LIME、SHAP等，雖然這些內容有些復雜，但作者的講解非常到位，讓我能夠理解它們的基本原理以及如何應用。我嘗試著將這些技術應用到我自己的一個項目中，發現它們確實能夠幫助我更好地理解模型為什麼會做齣某個預測，從而為模型的改進指明瞭方嚮。這本書讓我明白，一個真正強大的AI模型，不僅要有優異的性能，更要能夠被理解和解釋。這種可解釋性不僅有助於我們信任AI，更能幫助我們發現AI的局限性，並加以改進。

評分☆☆☆☆☆

這本書讓我最印象深刻的是，它對於“模型魯棒性”的關注。我之前學習AI模型，往往隻關注其在標準測試集上的準確率，卻很少考慮模型在麵對真實世界中各種“不確定性”時，能否依然錶現穩定。作者在書中專門開闢瞭章節來討論模型的魯棒性，並介紹瞭一些提升模型魯棒性的方法，比如對抗性訓練。他詳細解釋瞭對抗性攻擊是如何産生的，以及對抗性訓練是如何通過在模型訓練過程中引入對抗樣本，來提高模型對噪聲和擾動的抵抗能力的。這讓我意識到，一個真正有用的AI模型，不僅僅要“看得準”，更要“頂得住”。我嘗試著將對抗性訓練的思想應用到我之前的一個圖像分類模型上，通過引入一些微小的擾動，發現模型在麵對這些擾動時，性能下降得沒有之前那麼厲害瞭。這種對模型“內功”的關注，讓我對AI模型的理解更加全麵和深刻。我開始思考，在未來的AI應用中，模型的魯棒性將成為一個越來越重要的考量因素。

評分☆☆☆☆☆

非常好，使用愉快，性價比高，下次還會購買。

評分☆☆☆☆☆

上課中，入門比較好的書，偏應用

評分☆☆☆☆☆

會好好紅紅火火恍恍惚惚

評分☆☆☆☆☆

一直放在購物車，這次雙十一的優惠太給力瞭，買瞭慢慢看～嘻嘻?

評分☆☆☆☆☆

待品

評分☆☆☆☆☆

好。。。。。

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

有解釋，有MATLAB實例，要是解釋再再詳盡一點就更完美瞭

評分☆☆☆☆☆

教材不錯