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陈明等著

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店铺：文舟图书专营店

出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302307419

商品编码：27453786797

包装：平装

出版时间：2013-03-01

具体描述

图书基本信息
图书名称	MATLAB神经网络原理与实例精解(附光盘)	作者	陈明等
定价	69.00元	出版社	清华大学出版社
ISBN	9787302307419	出版日期	2013-03-01
字数	715000	页码	431
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.822Kg

内容简介

　　《MATLAB神经网络原理与实例精解》结合科研和高校教学的相关课程，全面、系统、详细地介绍了MATLAB神经网络的原理及应用，并给出了大量典型的实例供读者参考。《MATLAB神经网络原理与实例精解》附带1张光盘，收录了《MATLAB神经网络原理与实例精解》重点内容的配套多媒体教学视频及书中涉及的实例源文件。这些资料可以大大方便读者高效、直观地学习《MATLAB神经网络原理与实例精解》内容。
　　《MATLAB神经网络原理与实例精解》首先简要介绍了MATLAB软件的使用和常用的内置函数，随后分门别类地介绍了BP网络、径向基网络、自组织网络、反馈网络等不同类型的神经网络，并在每章的后给出了实例。在全书的后，又以专门的一章收集了MATLAB神经网络在图像、工业、金融、体育等不同领域的具体应用，具有很高的理论和使用价值。全书内容详实、重点突出，从三个层次循序渐进地利用实例讲解网络原理和使用方法，降低了学习门槛，使看似神秘高深的神经网络算法更为简单易学。
　　《MATLAB神经网络原理与实例精解》适合学习神经网络的人员使用MATLAB方便地实现神经网络以解决实际问题，也适合神经网络或机器学习算法的研究者及MATLAB进阶学习者阅读。另外，《MATLAB神经网络原理与实例精解》可以作为高校相关课程的教材和教学参考书。
　　国内MATLAB&Simulink;技术交流平台——MATLAB中文论坛联合本书作者和编辑，一起为您提供与本书相关的问题解答和MATLAB技术支持服务，让您获得阅读体验。请随时登录MATLAB中文论坛，提出您在阅读本书时产生的疑问，作者将定期为您解答。您对本书的任何建议也可以在论坛上发帖，以便于我们后续改进。您的建议将是我们创造精品的动力和源泉。

　　本书涵盖内容及视频时间：
　　神经网络与MATLAB简介（58分钟视频）
　　MATLAB函数与神经网络工具箱（62分钟视频）
　　单层感知器（27分钟视频）
　　线性神经网络（41分钟视频）
　　BP神经网络（49分钟视频）
　　径向基神经网络（62分钟视频）
　　自组织神经网络（52分钟视频）
　　反馈神经网络（51分钟视频）
　　随机神经网络（40分钟视频）
　　用GUI设计神经网络（56分钟视频）
　　神经网络应用实例（96分钟视频）

作者简介

　　陈明，毕业于天津大学信息与通信工程专业，获硕士学位。本科期间参加过全国电子设计大赛信息安全专题邀请赛，获三等奖。研究生阶段在天津大学信息学院图像中心学习，研究方向为图像处理、模式识别和视频编解码。由于学习和科研的需要开始接触MATLAB，用MATLAB解决过图像处理机器学习等领域的问题。对遗传算法和神经网络工具箱尤为熟悉，有丰富的MATLAB编程经验。编写过《MATLAB函数效率功能速查手册》一书。

目录

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　　详解109个典型实例、7个综合案例和50多个神经网络工具箱函数
　　涵盖单层感知器、线性神经网络、BP神经网络、径向基网络、自组织神经网络、反馈神经网络、随机神经网络7种主要的网络类型　

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文摘

　　第5章线性神经网络
　　线性神经网络典型的例子是自适应线性元件（Adaptive Linear Element，Adaline）。自适应线性元件20世纪50年代末由Widrow和Hoff提出，主要用途是通过线性逼近一个函数式而进行模式联想以及信号滤波、预测、模型识别和控制等。
　　线性神经网络与感知器的主要区别在于，感知器的传输函数只能输出两种可能的值，而线性神经网络的输出可以取任意值，其传输函数是线性函数。线性神经网络采用Widrow-Hoff学习规则，即LMS（Least MeaSquare）算法来调整网络的权值和偏置。
　　线性神经网络在收敛的精度和速度上较感知器都有了较大提高，但其线性运算规则决定了它只能解决线性可分的问题。
　　5.1 线性神经网络的结构
　　线性神经网络在结构上与感知器网络非常相似，只是神经元传输函数不同。线性神经网络的结构如图5-1所示。
　　图5-1 线性神经网络的结构
　　如图5-1所示，线性神经网络除了产生二值输出以外，还可以产生模拟输出——即采用线性传输函数，使输出可以为任意值。
　　假设输入是一个维向量，从输入到神经元的权值为，则该神经元的输出为：
　　在输出节点中的传递函数采用线性函数purelin，其输入与输出之间是一个简单的比例关系。线络终的输出为：
　　即
　　写成矩阵的形式，假设输入向量为
　　权值向量为
　　其中，表示偏置。则输出可以表示为
　　若网络中包含多个神经元节点，就能形成多个输出，这种线性神经网络叫Madaline网络。Madaline网络的结构如图5-2所示。
　　Madaline可以用一种间接的方式解决线性不可分的问题，方法是用多个线性函数对区域进行划分，然后对各个神经元的输出做逻辑运算。如图5-3所示，Madaline用两条直线实现了异或逻辑。
　　图5-2 Madaline结构图图5-3 Madaline实现异或
　　线性神经网络解决线性不可分问题的另一个方法是，对神经元添加非线性输入，从而引入非线性成分，这样做会使等效的输入维度变大，如图5-4所示。
　　图5-4 线络解决非线性问题
　　5.2 LMS学习算法
　　线性神经网络的闪光之处在于其学习算法。Widrow和Hoff于1960年提出自适应滤波LMS算法，也称为规则（Delta Rule）。LMS算法与感知器网络的学习算法在权值调整上都基于纠错学习规则，但LMS更易实现，因此得到了广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。
　　LMS算法只能训练单层网络，但这并不会对其功能造成很大的影响。从理论上说，多层线络并不比单层网络更强大，它们具有同样的能力，即对于每一个多层线络，都具有一个等效的单层线络与之对应。
　　定义某次迭代时的误差信号为
　　其中表示迭代次数，表示期望输出。这里采用均方误差作为评价指标：
　　是输入训练样本的个数。线性神经网络学习的目标是找到适当的，使得误差的均方差mse小。只要用mse对求偏导，再令该偏导等于零即可求出mse的极值。显然，mse必为正值，因此二次函数是凹向上的，求得的极值必为极小值。
　　在实际运算中，为了解决权值维数过高，给计算带来困难的问题，往往是通过调节权值，使mse从空间中的某一点开始，沿着斜面向下滑行，终达到小值。滑行的方向是该点陡下降的方向，即负梯度方向。沿着此方向以适当强度对权值进行修正，就能终到达佳权值。
　　实际计算中，代价函数常定义为
　　对该式两边关于权值向量求偏导，可得
　　又因为，令对权值向量求偏导，有
　　综合以上两式，可得
　　因此，根据梯度下降法，权矢量的修正值正比于当前位置上的梯度，权值调整的规则为：
　　即
　　其中为学习率，为梯度。上式还可以进一步整理为以下形式
　　以下是LMS算法的步骤。
　　（1）定义变量和参数。
　　为方便处理，将偏置与权值合并：
　　相应地，训练样本为
　　为偏置，为期望输出，为实际输出，为学习率，为迭代次数。
　　（2）初始化。给向量赋一个较小的随机初值，。
　　（3）输入样本，计算实际输出和误差。根据给定的期望输出，计算
　　（4）调整权值向量。根据上一步算得的误差，计算
　　（5）判断算法是否收敛。若满足收敛条件，则算法结束，否则自增1（），跳转到第3步重新计算。收敛条件的选择对算法有比较大的影响，常用的条件有：
　　* 误差等于零或者小于某个事先规定的较小的值，如或；
　　* 权值变化量已经很小，即；
　　* 设置大迭代次数，达到大迭代次数时，无论算法是否达到预期要求，都将强行结束。
　　实际应用时可以在这些收敛条件的基础上加以改进，或者混合使用。如规定连续次mse小于某个阈值则算法结束，若迭代次数达到100次则强行结束等。
　　在这里，需要注意的是学习率。与感知器的学习算法类似，LMS算法也有学习率大小的选择问题，若学习率过小，则算法耗时过长，若学习率过大，则可能导致误差在某个水平上反复振荡，影响收敛的稳定性，这个问题在下一节有专门的讨论。
　　5.3 LMS算法中学习率的选择
　　如何在线性神经网络中，学习率参数的选择非常重要，直接影响了神经网络的性能和收敛性。本节介绍如何确保网络收敛的学习率及常见的学习率下降方式。
　　5.3.1 确保网络稳定收敛的学习率
　　如前所述，越小，算法的运行时间就越长，算法也就记忆了更多过去的数据。因此，的倒数反映了LMS算法的记忆容量大小。
　　往往需要根据经验选择，且与输入向量的统计特性有关。尽管我们小心翼翼地选择学习率的值，仍有可能选择了一个过大的值，使算法无法稳定收敛。
　　1996年Hayjin证明，只要学习率满足下式，LMS算法就是按方差收敛的：
　　其中，是输入向量组成的自相关矩阵的大特征值。由于常常不可知，因此往往使用自相关矩阵的迹（trace）来代替。按定义，矩阵的迹是矩阵主对角线元素之和：
　　同时，矩阵的迹又等于矩阵所有特征值之和，因此一般有。只要取
　　即可满足条件。按定义，自相关矩阵的主对角线元素就是各输入向量的均方值。因此公式又可以写为：
　　5.3.2 学习率逐渐下降
　　在感知器学习算法中曾提到，学习率随着学习的进行逐渐下降比始终不变更加合理。在学习的初期，用比较大的学习率保证收敛速率，随着迭代次数增加，减小学习率以保证精度，确保收敛。一种可能的学习率下降方案是
　　在这种方法中，学习率会随着迭代次数的增加较快下降。另一种方法是指数式下降：
　　是一个接近1而小于1的常数。Darken与Moody于1992年提出搜索—收敛（Search-then-Converge Schedule）方案，计算公式如下：
　　与均为常量。当迭代次数较小时，学习率，随着迭代次数增加，学习率逐渐下降，公式近似于
　　LMS算法的一个缺点是，它对输入向量自相关矩阵的条件数敏感。当一个矩阵的条件数比较大时，矩阵就称为病态矩阵，这种矩阵中的元素做微小改变，可能会引起相应线性方程的解的很大变化。
　　5.4 线性神经网络与感知器的对比
　　不同神经网络有不同的特点和适用领域。尽管感知器与线性神经网络在结构和学习算法上都没有什么太大的差别，甚至是大同小异，但我们仍能从细小的差别上找到其功能的不同点。它们的差别主要表现在以下两点。
　　5.4.1 网络传输函数
　　LMS算法将梯度下降法用于训练线性神经网络，这个思想后来发展成反向传播法，具备可以训练多层非线络的能力。
　　感知器与线性神经网络在结构上非常相似，的区别在于传输函数：感知器传输函数是一个二值阈值元件，而线性神经网络的传输函数是线性的。这就决定了感知器只能做简单的分类，而线性神经网络还可以实现拟合或逼近。在应用中也确实如此，线性神经网络可用于线性逼近任意非线性函数，当输入与输出之间是非线时，线性神经网络可以通过对网络的训练，得出线性逼近关系，这一特点可以在系统辨识或模式联想中得到应用。
　　5.4.2 学习算法
　　学习算法要与网络的结构特点相适应。感知器的学习算法是早提出的可收敛的算法，LMS算法与它关系密切，形式上也非常类似。它们都采用了自适应的思想，这一点在下一章要介绍的BP神经网络中获得了进一步的发展。
　　在计算上，从表面看LMS算法似乎与感知器学习算法没什么两样。这里需要注意一个区别：LMS算法得到的分类边界往往处于两类模式的正中间，而感知器学习算法在刚刚能正确分类的位置就停下来了，从而使分类边界离一些模式距离过近，使系统对误差更敏感。这一区别与两种神经网络的不同传输函数有关。
　　5.5 线性神经网络相关函数详解
　　表5-1列出了MATLAB神经网络工具箱中与线性神经网络有关的主要函数。
　　表5-1 与线性神经网络有关的函数
　　函数名称
　　功能
　　newlind
　　设计一个线性层
　　newlin
　　构造一个线性层
　　purelin
　　线性传输函数
　　learnwh
　　LMS学习函数
　　maxlinlr
　　计算大学习率
　　mse
　　小均方误差函数
　　linearlayer
　　构造线性层的函数
　　……

序言

　　★这是一本理论与实践并重的书，书中不仅介绍了神经网络的原理，而且列举了大量实例介绍MATLAB神经网络工具箱的使用。您在阅读本书时可以结合MATLAB中文论坛的在线交流平台，相信更能从多角度领会MATLAB神经网络工具箱的精髓。
　　——MATLAB中文论坛
　　
　　★本书系统地介绍了神经网络的原理和MATLAB神经网络工具箱的使用，内容从易到难，将神经网络的精华表现得淋漓尽致。后的综合实例更是精彩、有趣，非常值得一看。欢迎各位读者经常到MATLAB技术论坛的相关版块进行讨论，这里会有很多热心朋友为您解答。
　　——MATLAB技术论坛

深入理解与实践：Python 机器学习与深度学习高级应用本书聚焦于当前人工智能领域最前沿、最实用的两大技术支柱：Python 驱动的机器学习（Machine Learning, ML）和深度学习（Deep Learning, DL）。它并非停留在基础概念的罗列，而是旨在为具备一定编程基础和初步算法认知的数据科学家、工程师及研究人员，提供一条从理论到企业级应用落地的详实路径。本书内容组织严谨，结构清晰，分为四大核心板块，层层递进，确保读者能够构建起一套完整的、可操作的技术栈。 --- 第一部分：现代机器学习精炼与实战（ML Foundations & Practice）本部分旨在巩固并深化读者对经典机器学习算法的理解，重点关注其在处理复杂现实问题时的局限性与优化策略，并完全基于 Python 生态系统（Scikit-learn, Pandas, NumPy）进行构建。第一章：数据预处理的艺术与科学数据是机器学习的燃料，本章深入探讨了如何将原始、混乱的数据转化为模型可理解的优质输入。特征工程的深度剖析：不仅仅是缺失值填充和独热编码。我们将详细讲解特征交叉、多项式特征的构建、以及如何利用领域知识（Domain Knowledge）设计出具有高预测能力的衍生特征。降维技术的高级应用：比较主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）与t-SNE/UMAP在不同数据集维度缩减任务中的适用性。重点讨论在保持信息量与降低计算成本之间的平衡点。数据不平衡处理：深入探讨SMOTE族算法（Borderline-SMOTE, ADASYN）的内部机制及其局限性，并结合代价敏感学习（Cost-Sensitive Learning）的实践方法。第二章：经典模型的高效能调优本章超越了线性回归和逻辑回归的基础实现，着重于提升集成学习和核方法（Kernel Methods）的性能边界。梯度提升机（GBM）的迭代优化：详述 XGBoost, LightGBM 与 CatBoost 的架构差异、并行化策略以及它们对稀疏数据和大规模数据集的处理优势。特别设立一节，讲解如何通过定制化目标函数（Custom Objective Functions）来解决特定的业务问题（如分位数回归）。支持向量机（SVM）的核函数选择与参数选择：探讨径向基函数（RBF）等核函数背后的几何意义，并提供一套系统化的网格搜索（Grid Search）与贝叶斯优化（Bayesian Optimization）组合策略，以应对高维特征空间中的超参数调优挑战。模型解释性（XAI）：引入 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 等工具，帮助用户理解复杂模型的决策路径，满足监管和业务透明度的要求。 --- 第二部分：深度学习框架精通与应用（DL Framework Mastery）本部分全面转向深度学习，重点掌握当前主流框架的底层逻辑和高级功能，确保代码的效率和可维护性。第三章：TensorFlow 2.x 与 Keras 核心机制解析本书采用 TensorFlow 2.x 及其高级API Keras 作为核心开发平台，强调 Eager Execution 和函数式编程范式。自定义层与模型构建：深入讲解 `tf.keras.layers.Layer` 的重写，实现非标准激活函数、自定义正则化策略以及带有状态的自定义层。性能优化与分布式训练：详细介绍 `tf.data` API 的管道构建（Pipeline Construction），包括预取（Prefetching）、并行读取和缓存策略。同时，讲解 `tf.distribute.Strategy` 在多GPU和多节点环境下的配置与性能监控。计算图与性能剖析：剖析 Keras 模型背后的计算图结构，利用 TensorBoard Profiler 识别性能瓶颈，优化内存占用和计算延迟。第四章：PyTorch 动态计算范式实践本章对比介绍 PyTorch 的动态图机制，并将其应用于更具研究性和灵活性的场景。 PyTorch 核心模块的深度理解：掌握 `torch.autograd` 的工作原理，如何使用 `torch.autograd.Function` 来定义自定义的向后传播（Backward Pass）操作。数据加载与并行化：讲解 `DataLoader` 与 `Dataset` 的高效协同，并实践使用 `DataParallel` 和 `DistributedDataParallel (DDP)` 进行模型训练加速。混合精度训练：引入 `torch.cuda.amp`，实现半精度浮点数训练，以在保持模型精度的同时，显著减少显存占用和加速训练过程。 --- 第三部分：前沿深度学习模型专题（Advanced DL Architectures）本部分聚焦于当前最具影响力的两大深度学习分支：计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）。第五章：现代计算机视觉的高级技术超越基础的 CNN 结构，本书深入探讨了高效和鲁棒的图像处理方法。目标检测的演进：详细对比分析两阶段（如 Faster R-CNN 及其变体）和单阶段（如 YOLOv5/v7/v8, SSD）检测器的设计哲学、速度与精度权衡。实战训练一个定制化的目标检测模型。语义分割与实例分割：深入解析 U-Net、DeepLabV3+ 架构中空洞卷积（Atrous Convolution）和空间金字塔池化（ASPP）的作用。注意力机制在 CV 中的集成：介绍 Vision Transformer (ViT) 的基本原理，并探讨如何将自注意力机制（Self-Attention）融入到卷积网络中以增强特征表示能力。第六章：自然语言处理（NLP）的 Transformer 革命本章完全围绕 Transformer 架构展开，作为当前 NLP 任务的基石。 Transformer 架构的解构：彻底拆解编码器-解码器结构、多头注意力机制（Multi-Head Attention）的数学原理和并行计算优势。预训练模型的微调（Fine-tuning）：以 Hugging Face Transformers 库为工具，实战应用 BERT、RoBERTa 等模型进行文本分类、命名实体识别（NER）和问答系统（QA）。重点讨论高效微调技术如 LoRA（Low-Rank Adaptation）。序列生成与评估：探讨文本摘要、机器翻译中的 Beam Search 策略，以及 ROUGE、BLEU 等生成任务的核心评估指标。 --- 第四部分：模型部署与工程实践（Deployment & MLOps Foundations）优秀的代码和模型必须能够投入生产环境，本部分关注模型工程化的关键环节。第七章：模型序列化与边缘部署模型转换与优化：学习使用 ONNX（Open Neural Network Exchange）标准进行框架间模型迁移。探讨模型剪枝（Pruning）和量化（Quantization）技术，以减小模型体积并提升推理速度。服务化基础：介绍使用 FastAPI 构建高性能、异步的 RESTful API 来封装训练好的模型。第八章：持续集成与模型监控容器化部署：使用 Docker 构建标准化的、可复现的 MLOps 环境，确保模型在任何环境中都能一致运行。概念漂移（Concept Drift）与性能监控：讨论如何在生产环境中监控输入数据的统计分布变化，以及模型预测准确率的下降趋势，并建立简单的重训练触发机制。本书通过大量的代码示例、详尽的算法推导和面向实际生产环境的案例分析，旨在将读者从“会用”工具库提升到“理解原理、优化性能、构建系统”的工程师层面。所有代码均可在标准 Linux/Windows 环境下通过 Python 3.8+ 及其主流科学计算库环境复现和修改。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我对这类书籍最挑剔的一点就是示例代码的质量和可移植性。很多书籍的代码是那种“看起来很美，跑起来报错”的典型。但这本书在这方面做得非常扎实，光是附件的资源就足够让人惊叹。我特意挑选了书中关于径向基函数（RBF）网络的实例部分进行编译，发现所有的M文件都组织得井井有条，注释详尽到每一个关键步骤的变量声明和矩阵运算都解释清楚。更重要的是，作者似乎采用了非常现代的MATLAB编程规范，代码结构清晰，模块化做得很好，这使得我可以直接将这些代码片段无缝集成到我自己的工程项目中，而不需要花费大量时间进行“代码考古”式的调试。比如，在讲解模糊神经网络时，作者并没有停留在概念层面，而是提供了一个完整的、可以运行的案例，展示了如何通过输入输出数据自动生成隶属度函数，整个过程流畅得如同观看一场精心编排的演示。这种对“工程实现”的重视程度，远超出了我对一本基础理论书籍的期待，它更像是一本实战手册。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我抱着非常审慎的态度拿起了这本书，市面上关于神经网络的书籍汗牛充栋，真正能让人坐下来啃下去的并不多，很多要么是理论过于漂浮，要么就是代码实现过于陈旧，根本无法应对当今的AI浪潮。然而，这本书的第三章内容，彻底颠覆了我的预期。它没有像其他书那样直接跳到复杂的卷积网络，而是花了相当大的篇幅去解析传统BP网络在收敛速度和全局最优性上的固有缺陷。作者的叙事方式很像一位经验丰富的老教授在讲台上娓娓道来，他用了一种非常直观的比喻，将局部最优解比作“陷在山谷里出不来的探险者”，然后才引出动量法和自适应学习率方法的必要性。这种循序渐进、步步为营的讲解风格，极大地提升了我的理解深度，我不再满足于仅仅知道“如何调用一个函数”，而是开始思考“为什么这个函数比那个函数在这种情况下更有效”。更让我惊喜的是，书中对过拟合和正则化技术的处理，也显得非常到位，它不仅仅是介绍了L1和L2范数，还结合实际案例分析了它们在抑制网络复杂性上的差异，这对于我目前在做一个图像识别小型项目时遇到的泛化能力不足的问题，简直是雪中送炭，立刻激发了我动手实践的冲动。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和广度达到了一个令人称赞的平衡点。在探讨到反向传播算法的数学基础时，作者没有回避那些涉及链式法则的偏微分方程推导，但他巧妙地穿插了大量的几何解释，使得原本枯燥的微积分过程变得形象起来。例如，他解释梯度下降方向时，用的是一个“下坡的球体”模型，这对于那些数学功底略显薄弱的读者来说，无疑是一剂强心针。而对于有经验的读者，书中对矩阵微分和雅可比矩阵的运用，又提供了足够严谨的数学支撑，确保了理论上的绝对可靠性。我尤其欣赏作者在讨论到循环神经网络（RNN）时，对时间序列依赖性问题的深度剖析。他没有简单地介绍梯度随时间步的衰减，而是深入分析了这种衰减对长期记忆捕获的物理限制，并自然而然地引出了LSTM和GRU的设计哲学，这种由问题驱动、层层递进的知识架构，让我在阅读时产生了一种强烈的“被引导”的探索感，而不是被动地接受信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得相当吸引人，色彩搭配沉稳又不失活力，封面上那张关于复杂网络结构的抽象图，一下子就抓住了我对“深度学习”和“模式识别”那种探究未知的渴望。我迫不及待地翻开扉页，首先映入眼帘的是作者对于神经网络领域发展脉络的精辟概述，他没有堆砌晦涩难懂的术语，而是用一种非常清晰的逻辑链条，将早期的感知机模型一直引申到目前热门的深度前馈网络，让我这个初学者都能迅速找到切入点。尤其是关于激活函数选择和梯度消失问题的讨论，简直是教科书级别的梳理，作者似乎非常注重理论与实践的结合，光是第一章的理论推导部分，就配了好几组精心设计的插图，形象地展示了权重更新和误差反向传播的过程，那份对细节的执着，让我对后续内容的讲解充满了信心。这本书的排版也很舒服，字号适中，留白合理，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，这对于一本技术类书籍来说，是一个非常重要的加分项。我感觉作者对MATLAB的工具箱运用也做了深入浅出的介绍，不仅仅是简单地罗列函数，而是真正将代码融入到对理论概念的阐释中去，这才是学习这类工具类书籍的精髓所在。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注计算科学发展的人士，我发现这本书对于“未来趋势”的把握是相当敏锐的。虽然它聚焦于MATLAB平台，但作者的视野显然没有局限于此。在讨论到优化算法的部分，他不仅详尽介绍了经典的优化方法，还加入了对贝叶斯优化和粒子群优化（PSO）在神经网络参数寻优中的应用探讨。这表明作者深知，现代优化算法的百花齐放是推动AI进步的关键驱动力之一。更让人眼前一亮的是，书中对“网络可解释性”（XAI）这一前沿概念的引入，虽然篇幅不算特别多，但作为一本偏向于传统网络原理的书籍，能够提前触及到模型黑箱这一痛点，并探讨了一些初步的可视化方法，足见作者的远见卓识。这本书仿佛是一座坚实的桥梁，它一端连接着经过时间检验的经典神经网络理论，另一端则延伸向了当下和未来的研究热点，使得读者在掌握核心技能的同时，也能对整个领域的发展方向保持清晰的认知，这对于职业发展规划而言，价值无法估量。