神经网络编程实战Java语言实现原书第2版

神经网络编程实战java语言实现原书第2版是专门为神经网络初学者提供学习参考的电子书籍，在这里读者可以通过本书学习探索神经网络，通过本书学习认知神经网络，还可以学到网络实践学习能力，欢迎有需要的用户来IT猫扑下载！

内容简介

本书由10章构成。首先，系统、全面地阐述神经网络相关概念、知识点及特征。然后，重点介绍神经网络学习过程的细节，如何用Java实现神经网络特性及设计神经网络架构，如何优化调整神经网络参数等。后，介绍一些经典案例。本书适合神经网络初学者阅读，也可以作为智能化软件开发人员的工具书。

作者简介

Fabio M.Soares目前是位于巴西北部的帕拉联邦大学（UFPA）的博士研究生。他几乎对所有领域的技术都充满热情，2004年起开始设计神经网络解决方案，此后将该技术应用于电信、工业过程控制和建模、水力发电、财务应用、零售客户分析等多个领域。他的研究课题涉及针对数据驱动模型的监督学习。2017年以来，他主要在铝冶炼和铁镍合金方面进行化学过程建模及控制的研究，同时也作为计算机编程和人工智能课程的讲师，从事教学工作。作为一名活跃的研究者，他已经在诸多会议和期刊上发表了数篇论文，参与4本书。

Java神经网络编程实战pdf目录

版权信息

译者序

前言

第1章 神经网络入门

1.1 探索神经网络

1.2 人工神经网络

1.3 从无知到认知——学习过程

1.4 开始编程——神经网络实践

1.5 神经元类

1.6 NeuralLayer类

1.7 ActivationFunction接口

1.8 神经网络类

1.9 运行程序

1.10 本章小结

第2章 神经网络学习

2.1 神经网络的学习能力

2.2 学习模式

2.3 学习过程

2.4 学习算法示例

2.5 在实践中理解学习过程

2.6 测试

2.7 本章小结

第3章 感知机和监督学习

3.1 监督学习——训练神经网络

3.2 一个基本的神经结构——感知机

3.3 多层感知机

3.4 MLP学习

3.5 实例1——基于δ规则和反向传播的“异或”问题

3.6 实例2——预测入学状态

3.7 本章小结

第4章 自组织映射

4.1 无监督神经网络

4.2 无监督学习算法

4.3 Kohonen自组织映射

4.4 本章小结

第5章 预报天气

5.1 神经网络用于回归问题

5.2 加载/选择数据

5.3 选择输入和输出变量

5.4 预处理

5.5 神经网络实验设计

5.6 本章小结

第6章 疾病分类识别

6.1 分类问题的基础

6.2 逻辑回归

6.3 分类神经网络

6.4 用神经网络进行疾病识别

6.5 本章小结

第7章 客户画像聚类

7.1 聚类任务

7.2 应用无监督学习

7.3 画像过程

7.4 本章小结

第8章 文本识别

8.1 模式识别

8.2 神经网络用于模式识别

8.3 本章小结

第9章 神经网络优化与调整

9.1 神经网络实现的常见问题

9.2 输入数据选择

9.3 在线重训练

9.4 自适应神经网络

9.5 本章小结

第10章 神经网络当前趋势

10.1 深度学习

10.2 深度架构

10.3 实现混合神经网络

10.4 本章小结

参考文献