神经设计第二版（神经设计第二版文档）

谁有戴葵翻译《神经设计》书的PDF文件,发到我的邮箱851136433@qq.c...

我有此PDF文件《神经设计》作者： （美）哈根；译者： 戴葵。共9M多的文件。蛮清晰的。

MATLAB下神经的设计

生成200个用于训练神经设计第二版的数据点，这些数据点用于模拟函数z = sin（x + y）。具体代码如下神经设计第二版：x = unifrnd（-5， 5， 1， 200）；y = unifrnd（-5， 5， 1， 200）；z = sin（x + y）；接着，建立神经模型。模型参数包括输入数据范围、各层神经元数量以及各层传递函数类型。

利用MATLAB工具箱建立神经，首先通过命令调用向导，选择模式识别。该工具箱采用两层前向，训练函数为trainscg，若隐藏层神经元足够，识别效果佳。导入数据，确保输入输出为矩阵形式，分别代表样本特征和结果。数据分为训练、验证和测试集，训练集用于学习，验证集评估效果，测试集展示性能。

在Matlab中训练神经，主要通过Neural Network Toolbox实现。具体步骤如下：创建神经模型。可以创建一个具有10个神经元神经设计第二版的前馈神经。接着，使用训练数据集和目标值对模型进行训练。训练数据集以4个数据点为例，每点对应一个目标值。使用标准反向传播算法训练模型。

人工智能入门书籍

《机器学习》（周志华）：这本书系统地介绍了机器学习的基本概念、方法和应用，是一本很好的入门教材。《模式识别与机器学习》（Christopher M. Bishop）：这本书详细介绍了模式识别和机器学习的基本理论和方法，适合有一定数学基础的读者。

《深度学习》（Deep Learning）作者：Ian Goodfellow， Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 深度学习是人工智能的一个重要分支，这本书提供了深入的理论基础和丰富的实践案例。它详细介绍了神经的工作原理、训练技巧以及在图像识别、语音处理等领域的应用。

《机器学习》（周志华著）：这部入门级经典之作，覆盖了监督学习、无监督学习等基础概念和算法。 《统计学习方法》（李航著）：深入讲解常用统计学习方法，如感知器和决策树等。 《深度学习》（花书） （Ian Goodfellow等著）：深度解析深度学习理论和实践，如深度神经和卷积神经。

神经简史(上)——从“极高的期待”到“极度的怀疑”

1、神经自1943年McCulloch-Pitts（MP）模型的诞生，历经三次高潮与两次低谷，发展至今已逾70年。这一历程中，神经经历了从“极高的期待”到“极度的怀疑”的震荡，至今仍在高潮期。

2、自19世纪发现神经元以来，科学家们通过不断探索，逐渐揭示了神经元学说和人工智能技术的关联。1943年，McCulloch和Pitts的数学模型，尽管简单，却开启了人工神经研究的先河，他们的模型虽不能完全模拟真实神经元，却为后续理论发展打下了基础。

3、人工智能简史：从起源到现代技术 人工智能（AI）的历史起源于1950年代，经历了从规则驱动、统计学习（包括神经）到当前的深度学习革命。在这一发展过程中，出现了许多关键技术。 监督学习：决策树（IDCCART）和神经，例如深度置信（DBN）。