本书分为4章。第1章介绍Rhino软件的基础知识，带领读者快速熟悉Rhino软件，为后面复杂的建模打好基础。第2章通过6个由简到难的案例，讲解珠宝建模流程。每个案例前期都会进行建模思路分析，将复杂的案例简单化，同时对Rhino软件知识进行回顾复习。第3章介绍KeyShot软件的基础知识，包含场景、材质、照明和相机设置等，使读者在进行渲染前，先对软件有一个透彻的理解。第4章是渲染案例讲解，与第2章的
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内容简介
《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。
章节目录
- 封面
- 内容简介
- 前言
- 目录
- 第1章人工神经网络概述
- 1.1人工智能与神经网络简史
- 1.1.1人工智能的诞生：1943～1956年
- 1.1.2黄金发展期：1956～1974年
- 1.1.3第一次低谷期：1974～1980年
- 1.1.4繁荣期：1980～1987年
- 1.1.5第二次低谷期：1987～1993年
- 1.1.6再次崛起：1993年至今
- 1.2生物学研究对神经网络的影响
- 1.3大数据对人工智能的影响
- 1.4计算机硬件发展对人工智能的影响
- 1.5计算机软件发展对人工智能的影响
- 1.6人工智能的广泛应用
- 第2章人工神经元模型与感知机
- 2.1人工神经元组成要素
- 2.1.1人工神经元的基本结构
- 2.1.2传输函数类型
- 2.2感知机
- 2.2.1使用感知机识别水果
- 2.2.2让感知机记忆逻辑与
- 2.2.3感知机的学习算法
- 2.3总结
- 第3章神经网络框架Neuroph介绍
- 3.1Neuroph是什么
- 3.2Neuroph系统的构成
- 3.3NeurophStudio的功能展⽰
- 3.3.1使用NeurophStudio构造感知机处理逻辑与
- 3.3.2使用NeurophStudio进行动物分类实验
- 3.4NeurophLibrary架构分析
- 3.4.1NeurophLibrary核心架构
- 3.4.2Neuron神经元
- 3.4.3Layer层
- 3.4.4NeuralNetwork神经网络
- 3.4.5LearningRule学习算法
- 3.4.6DataSet和DataSetRow
- 3.5Neuroph开发环境搭建
- 3.5.1基础平台—Java介绍以及安装
- 3.5.2包管理工具—Maven安装
- 3.5.3开发工具—Eclipse安装
- 3.6总结
- 第4章使用Java实现感知机及其应用
- 4.1第一个Neuroph程序——使用感知机记忆逻辑与
- 4.1.1创建感知机网络
- 4.1.2理解输入神经元InputNeuron
- 4.1.3理解贝叶斯神经元BiasNeuron
- 4.1.4step传输函数是如何实现的
- 4.2让感知机理解坐标系统
- 4.2.1感知机网络的设计
- 4.2.2感知机网络的实现
- 4.3感知机学习算法与Java实现
- 4.3.1感知机学习规则的实现
- 4.3.2一个自学习的感知机实现—SimplePerceptron
- 4.3.3小试牛刀—SimplePerceptron学习逻辑与
- 4.3.4训练何时停止
- 4.4再看坐标点位置识别
- 4.5感知机的极限——异或问题
- 4.6总结
- 第5章ADALINE网络及其应用
- 5.1ADALINE网络与LMS算法
- 5.2ADALINE网络的Java实现
- 5.3使用ADALINE网络识别数字
- 5.3.1印刷体数字识别问题概述
- 5.3.2代码实现
- 5.3.3加入噪点后再尝试
- 5.4总结
- 第6章多层感知机和BP学习算法
- 6.1多层感知机的结构与简单实现
- 6.1.1多层感知机结构的提出
- 6.1.2定义多层感知机处理异或问题
- 6.1.3多层感知机的简单实现
- 6.2多层感知机学习算法——BP学习算法
- 6.2.1BP学习算法理论介绍
- 6.2.2BP学习算法与BP神经网络的实现
- 6.3BP神经网络细节优化
- 6.3.1随机化权值的方式
- 6.3.2Sigmoid函数导数的探讨
- 6.4带着算法重回异或问题
- 6.5总结
- 第7章BP神经网络的案例
- 7.1奇偶性判别问题
- 7.1.1问题描述
- 7.1.2代码实现
- 7.2函数逼近
- 7.2.1问题描述
- 7.2.2代码实现
- 7.3动物分类
- 7.3.1问题描述
- 7.3.2问题分析
- 7.3.3代码实现
- 7.4简单的语音识别
- 7.4.1问题描述
- 7.4.2代码实现
- 7.5MNIST手写体识别
- 7.5.1问题描述
- 7.5.2问题分析
- 7.5.3代码实现
- 7.6总结
- 第8章Hopfield神经网络
- 8.1Hopfield神经网络的结构和原理
- 8.1.1Hopfield网络的结构
- 8.1.2网络吸引子
- 8.1.3网络权值的设计
- 8.2网络的存储容量
- 8.3Hopfield神经网络的Java实现
- 8.3.1Hopfield网络构造函数
- 8.3.2Hopfield网络的神经及其特点
- 8.3.3Hopfield网络学习算法
- 8.4Hopfield网络还原带有噪点的字符
- 8.5Hopfield网络的自联想案例
- 8.6总结
- 第9章BAM双向联想记忆网络
- 9.1BAM网络的结构与原理
- 9.2BAM网络的学习算法
- 9.3使用Java实现BAM网络
- 9.3.1BAM网络的静态结构
- 9.3.2BAM网络学习算法
- 9.3.3BAM网络的运行
- 9.4BAM网络的应用
- 9.4.1场景描述—人名与电话
- 9.4.2数据编码设计
- 9.4.3具体实现
- 9.5总结
- 第10章竞争学习网络
- 10.1竞争学习的基本原理
- 10.1.1向量的相似性
- 10.1.2竞争学习规则
- 10.2自组织映射网络SOM的原理
- 10.2.1SOM网络的生物学意义
- 10.2.2SOM网络的结构
- 10.2.3SOM网络的运行原理
- 10.2.4有关初始化权重的问题
- 10.3SOM网络的Java实现
- 10.3.1SOM网络拓扑结构的实现
- 10.3.2SOM网络的初始权值设置
- 10.3.3Kohonen算法的实现
- 10.4SOM网络的应用
- 10.4.1使用SOM网络进行动物聚类
- 10.4.2使用SOM网络进行城市聚类
- 10.5总结
- 第11章PCA神经网络
- 11.1PCA方法概述
- 11.1.1PCA方法数学背景
- 11.1.2PCA计算示例
- 11.2PCA神经网络学习算法
- 11.2.1Oja算法
- 11.2.2Sanger算法
- 11.3基于Neuroph实现PCA网络
- 11.3.1Oja算法的实现
- 11.3.2Sanger算法的实现
- 11.4使用PCA网络预处理MNIST手写体数据集
- 11.5总结
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自己动手写神经网络是2017年由人民邮电出版社出版,作者葛一鸣。
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