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| 編輯推薦： |
神经网络与深度学习是当前人工智能领域的热点问题之一。很多学生和科技工作者需要理解和应用神经网络的方法来处理相关的工程问题，但目前市场上大多数相关图书偏向学术研究，缺乏实践性。鉴于此，本书对学术界已经基本形成共识的主流神经网络及深度学习算法进行了归纳、总结和仿真，并从工程应用的角度对新兴的神经网络技术进行介绍，帮助读者尽快掌握这些算法及其应用。本书主要内容包括：
? 神经网络的基本原理；
? 深度学习的理论及架构；
? 卷积神经网络的原理；
? 神经网络的训练方法；
? 神经网络的MATLAB仿真；
? 深度学习的MATLAB仿真。
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| 內容簡介： |
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本书阐述经典神经网络及典型的深度学习(神经网络)方法的基本架构、算法原理及相关问题。在此 基础上，介绍 MATLAB中神经网络工具箱在神经网络、深度学习中的应用，并给出相应的应用 实例。 本书可作为高等院校相关专业的本科生、研究生及从事神经网络及深度学习方面学习及研究工作的 专业人员的参考书。
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| 關於作者： |
姚舜才 中北大学副教授，硕士生导师。于2016年在美国密歇根科技大学做访问学者。目前主要研究神经网络及深度学习在系统数据建模中的应用。多次获得山西省中青年教师教学基本功竞赛奖励，并被评为山西省普通高校师德师风建设先进个人；多次获得山西省高等学校科技进步奖；发表50余篇学术及教学论文，其中EI收录10篇；作为负责人及主要完成人承担多项国家和山西省自然科学基金以及国际合作基金项目；出版教材3部，申请专利3项。
李大威 中北大学副教授，硕士生导师。主要研究方向包括模式识别、机器学习等。先后主持或者参与国家自然科学基金项目、山西省自然科学基金项目、横向科研项目10余项，发表SCI/EI论文6篇，参编教材1部，授权发明专利3项。
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| 目錄：
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第一部分神经网络基础及MATLAB
绪论
第1章神经网络概述
第2章MATLAB基本知识及神经网络工具箱简介
2．1MATLAB基本知识
2．2MATLAB神经网络工具箱
2．2．1基于代码的MATLAB神经网络工具箱的应用
2．2．2基于图形界面的MATLAB神经网络工具箱的应用
2．2．3MATLAB/Simulink中神经网络相关模块的应用
2．2．4MATLAB菜单栏中神经网络相关模块的应用
第二部分经典神经网络
第3章感知机
3．1感知机的基本结构与算法基础
3．1．1单层感知机的基本结构
3．1．2多层感知机的基本结构与算法基础
3．2感知机的MATLAB实现
3．2．1单层感知机的MATLAB仿真实现
3．2．2多层感知机的MATLAB仿真实现
第4章线性神经网络
4．1线性神经网络的基本结构与算法基础
4．1．1线性神经网络基本结构及学习算法
4．1．2最小均方差算法中关于学习率η的讨论
4．1．3线性神经网络的训练
4．2线性神经网络的MATLAB实现
4．2．1线性神经网络在分类问题中的应用
4．2．2线性神经网络在拟合(回归)问题中的应用
4．2．3线性神经网络在信号处理中的应用
4．3关于线性神经网络的几点讨论
第5章BP神经网络
5．1BP神经网络的基本结构与算法基础
5．1．1BP神经网络基本结构及学习算法
5．1．2BP神经网络的构建
5．1．3BP神经网络算法问题的改进讨论
5．2BP神经网络的MATLAB实现
5．2．1BP神经网络在分类问题中的应用
5．2．2BP神经网络在拟合(回归)问题中的应用
5．2．3BP神经网络在信号处理中的应用
5．3关于BP神经网络的几点讨论
第6章径向基神经网络
6．1径向基神经网络的基本结构与算法基础
6．1．1径向基神经网络基本结构及学习算法
6．1．2径向基神经网络在拟合问题中的应用分析
6．1．3径向基神经网络在分类问题中的应用分析
6．2径向基神经网络的MATLAB实现
6．2．1径向基神经网络在拟合(回归)问题中的应用
6．2．2径向基神经网络在分类问题中的应用
6．2．3径向基神经网络在数据预测中的应用
6．3关于径向基神经网络的几点讨论
第7章Hopfield神经网络
7．1Hopfield神经网络的基本结构与算法基础
7．1．1离散型Hopfield神经网络
7．1．2连续型Hopfield神经网络
7．1．3Hopfield神经网络的几个问题
7．2Hopfield神经网络的MATLAB实现
7．3关于 Hopfield神经网络的几点讨论
第8章SOM神经网络
8．1SOM神经网络的基本结构与算法基础
8．1．1SOM神经网络的运行原理
8．1．2SOM神经网络基本结构及学习算法
8．1．3SOM神经网络的训练
8．1．4SOM神经网络的设计
8．2SOM神经网络的MATLAB实现
8．2．1二维SOM神经网络识别分类
8．2．2SOM神经网络在故障诊断中的应用
8．2．3SOM神经网络的工具箱实现
8．3关于SOM神经网络的几点讨论
第9章概率神经网络
9．1概率神经网络的基本结构与算法基础
9．1．1概率神经网络的理论基础
9．1．2概率神经网络的结构模型
9．1．3概率神经网络的训练
9．1．4概率神经网络模式分类学习算法
9．2概率神经网络的MATLAB实现
9．2．1基于PNN的鸢尾花分类
9．2．2变压器故障诊断
9．2．3概率神经网络的工具箱实现
9．2．4PNN中参数spread对分类的影响
第三部分深度学习神经网络
第10章深度信念网络
10．1玻耳兹曼机基本结构及学习
10．1．1玻耳兹曼机的基本结构
10．1．2玻耳兹曼机的训练方法
10．2深度信念网络的基本结构
10．3深度信念网络的MATLAB实现
10．3．1数据集
10．3．2DeeBNet工具箱实现
10．3．3MATLAB 2019深度学习工具箱的实现案例
第11章自编码器
11．1自编码器的基本结构与算法基础
11．1．1自编码器的基本结构
11．1．2自编码器的学习算法
11．2自编码器的MATLAB实现
11．2．1堆栈自编码器的实现案例1
11．2．2降噪堆栈自编码的实现
11．2．3堆栈自编码器的实现案例2
第12章卷积神经网络
12．1卷积神经网络的基本结构与算法基础
12．1．1卷积神经网络的特点
12．1．2卷积神经网络的训练
12．1．3常见的卷积神经网络结构
12．2卷积神经网络的实现
12．2．1卷积神经网络的实现1
12．2．2卷积神经网络的实现2
12．2．3MATLAB 2019b深度学习工具箱
12．2．4MATLAB 2019b深层网络设计器的实现
第13章生成对抗网络（GAN）
13．1GAN的起源与发展
13．1．1GAN的起源
13．1．2GAN的发展
13．1．3GAN的特点
13．2GAN的结构与原理
13．2．1GAN的基本结构
13．2．2GAN的训练过程
13．2．3GAN的改进模型
13．2．4GAN的应用
13．3GAN的MATLAB实现
13．3．1GAN的MATLAB实现1
13．3．2GAN的MATLAB实现2
13．3．3GAN的MATLAB实现3
第14章循环神经网络
14．1循环神经网络的结构与算法基础
14．1．1普通的循环神经网络的结构和算法
14．1．2长短时记忆网络的结构和算法
14．2LSTM网络的MATLAB实现
14．2．1LSTM网络语音序列数据分类
14．2．2LSTM网络时序数据预测
参考文献
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| 內容試閱：
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神经网络技术是人工智能学科的重要组成部分，在很多领域有着不可替代的作用。随着科技的不断发展，在传统神经网络基础上发展起来的以深度神经网络为主要代表的深度学习方法在近几年更是有了非同寻常的表现。由MathWorks公司出品的 MATLAB 商业数学软件为神经网络及深度学习方法的实现提供了可能。特别是其中的神经网络工具箱具有使用方便、数据分析直观、便于理解等优点。
为了使初学者能够更加深入地了解神经网络与深度学习的基本原理以及实现方法，我们编写了此书。书中阐述了各种神经网络模型的基本结构、算法原理以及实现方法； 提供了在MATLAB软件中各神经网络的基本实现函数、格式及例程。所有例程均在MATLAB R2019b版本上调试运行通过，希望能为广大学习神经网络与深度学习技术的初学者提供帮助，如果能够在此基础上激发他们深入研究的兴趣和热情那就更好了。
本书分三部分，共14章： 第一部分包括绪论、第1和第2章，主要介绍神经网络发展的基本情况以及MATLAB软件； 第二部分包括第3~9章，主要阐述几种经典神经网络的基本结构、原理及算法，给出相应的例程； 第三部分包括第10~14章，结合一些实际应用范例论述当前应用较为广泛的深度学习神经网络的算法原理以及实现方法。
本书绪论和第1~6章由姚舜才编写，第7~14章由李大威编写。
需要说明的是，神经网络技术的发展相当迅速，MATLAB也在不断更新，作者的学识及水平有限，书中疏漏之处在所难免，敬请广大读者和业内专家不吝指正。
编者
2022年1月
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