《自己动手写神经网络》是一本简单易懂、通俗易懂的书籍，适合对神经网络感兴趣并希望初步了解其原理的读者。本书通过人工智能和神经网络的实际应用来讲解原理，具体指导读者如何构建和实现神经网络。作者用简单的语言描述了人工神经网络的运作原理，让读者可以轻松理解并掌握相关概念。该书以实际案例为导向，让读者能够将所学知识应用于实际项目中。无论是初学者还是有一定经验的读者，都可以从中获得实用的技巧和知识，进一步探索神经网络的应用领域。
自己动手写神经网络 电子书封面
读者评价
虽然作者的英文水平堪忧，把bias神经元翻译为贝叶斯神经元，但是本书还是比较完整的解读了neuroph的例子，值得一看
内容介绍
《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。
目录
- 第1章 人工神经网络概述 1
- 第2章 人工神经元模型与感知机 12
- 第3章 神经网络框架Neuroph介绍 21
- 第4章 使用Java实现感知机及其应用 42
- 第5章 ADALINE网络及其应用 59
- 第6章 多层感知机和BP学习算法 68
- 第7章 BP神经网络的案例 90
- 第8章 Hopfield神经网络 113
- 第9章 BAM双向联想记忆网络 127
- 第10章 竞争学习网络 141
- 第11章 PCA神经网络 165
神经网络研究起步于上世纪50年代和60年代，最早是为研究人类大脑如何工作而建模出来的。神经网络由多层节点组成，这些节点相互连接组成一张大网，有如大脑中的神经元。每个节点接收输入信号，接下来，它通过一个预先定义好的“激活功能”发出一个输出信号，并传给其他节点，同时确定什么时候节点应该进入活跃状态。简单的，你可以认为节点如何工作取决于其兴奋程度，当一个节点收到一组输入后变得兴奋时，它可以产生一定程度的输出信号，并传递给它的下游节点。有趣的是，一个节点兴奋起来后，它的输出信号可以是正也可以是负；一些节点激活后实际上会抑制另一些节点的兴奋。 节点通过链接互连，每个链接有其自己的权重变量。一个链接的权重会调整经过它传输的信号。神经网络通过逐渐调整其整个网络的链接权重，适应和学习如何识别模式，最终只有被正确识别的模式会产生一个完整的遍布全网络的兴奋传递。
机器学习技术正在走进数据中心，它既能改善内部IT管理，还能使关键业务流程更加智能化。你可能已经听说过深度学习的神秘性了，它涉及到一切领域，从系统管理到自动驾驶汽车。到底深度学习是一个刚刚在世人面前揭开面纱的非常聪明的新兴人工智能，还是仅仅一种营销宣传手段，将已有的复杂机器学习算法重新包装成为新的卖点？ 深度学习无疑激发了大众的想象力，但它其实并不那么复杂。在技术层面上，深度学习主要指大规模运行的大型计算密集型神经网络。这些神经网络往往是由难以用基于逻辑和规则的机器学习方法进行处理的大数据集训练而成，如图像、语音、视频和其他内在具有复杂模式的密集数据。 神经网络本身并不新。几乎从现代计算机开创阶段起，神经网络算法已经被研究用于复杂数据流中辅助识别隐藏的内在模式。在这个意义上，深度学习是建立在众所周知的机器学习技术上的。然而，当新兴计算复杂度更高的神经网络算法与如今的大数据集合应用到一起，创造出了重大的新机遇。使用低成本的云服务或商业scale-out大数据结构，可以创建这些“深度”模型，并实时应用于大规模应用场景中。