Principles of artificial neural networks

4.3

بر اساس نظر کاربران

شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدین

کتاب های مرتبط:

معرفی کامل کتاب 'Principles of Artificial Neural Networks'

کتاب 'Principles of Artificial Neural Networks' نوشته دانیل گراوپ، یکی از آثار برجسته و مهم در زمینه یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی مصنوعی است. این کتاب به طور جامع اصول و مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی را بررسی کرده و برای درک بهتر فرآیندهای پیچیده و ریاضی پشت این فناوری انقلابی، مفاهیمی ساده و روش‌شناسی‌های متنوعی را ارائه می‌دهد. از مقدمات اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی، این کتاب همه جنبه‌های لازم برای مجهز شدن به دانش کیفی و کمی در این حوزه را فراهم می‌آورد.

خلاصه جامع کتاب

کتاب 'Principles of Artificial Neural Networks' به بررسی دقیق ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌پردازد. این اثر شامل مباحثی همچون تاریخچه شبکه‌های عصبی، توسعه مدل‌های مختلف مانند Perceptron و Multilayer Perceptron و تکنیک‌های آموزش مانند Backpropagation می‌باشد. همچنین به موضوعات پیشرفته‌ای مانند شبکه‌های عمیق، ماشین‌های Boltzmann، و شبکه‌های عصبی Convolutional پرداخته می‌شود. این مباحث با مثال‌های واقعی و مطالعات موردی بهبود یافته و برای دانشجویان، محققان و متخصصانی که به دنبال درک عمیق‌تر از این فناوری هستند، بسیار ارزشمند است.

نکات کلیدی

  • درک عمیق از ساختار و عملکرد شبکه‌های عصبی مصنوعی.
  • بررسی جامع الگوریتم‌ها و تکنیک‌های آموزش شبکه‌ها در طول زمان.
  • پرداختن به کاربردها و چالش‌های شبکه‌های عصبی در دنیای واقعی.
  • توجیهات ریاضی و شبیه‌سازی‌های کامپیوتری برای درک بهتر فرآیندها.

جملات معروف از کتاب

"شبکه‌های عصبی مصنوعی، الگوریتم‌هایی هستند که به ماشین‌ها اجازه می‌دهند آنچه ما به طور طبیعی انجام می‌دهیم، یعنی یادگیری، به دست آورند."

"یادگیری ماشینی بخشی از عصر دیجیتال است که به ما امکان می‌دهد تا به استفاده بهینه‌تر از داده‌ها دست یابیم."

چرا این کتاب مهم است؟

اهمیت کتاب 'Principles of Artificial Neural Networks' در این است که پلی میان تئوری و عمل در زمینه شبکه‌های عصبی مصنوعی فراهم می‌کند. این کتاب برای هر دو گروه تازه‌کاران در حوزه یادگیری ماشینی و متخصصانی که به دنبال بهبود و ارتقاء دانش خود هستند، منبعی بی‌همتا ارائه می‌کند. اهمیت دیگر این کتاب در به‌روزرسانی مستمر محتوای آن به منظور انعکاس جدیدترین تحقیقات و پیشرفت‌ها در این زمینه است. از دیدگاه آموزشی، این کتاب به دلیل سبک نگارشی شفاف و فراگیر، به عنوان یکی از منابع اصلی در دانشگاه‌ها و مراکز تحقیقاتی شناخته می‌شود.

Welcome to the 'Principles of Artificial Neural Networks', a definitive guide on the intricacies and applications of artificial neural networks (ANNs). This book is meticulously designed to cater to both novices and seasoned professionals in the field of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML). Through its structured exploration of theoretical and practical aspects, the book lays a robust foundation for understanding how ANNs are transforming industries by mimicking the human brain's ability to learn and adapt.

Detailed Summary of the Book

'Principles of Artificial Neural Networks' begins by demystifying the core concepts of neural networks. It delves into the biological inspiration behind ANNs, explaining the similarities between artificial neurons and their biological counterparts. The initial chapters aim to establish a clear comprehension of neuron structure, activation functions, and network topologies.

Gradually, the book progresses into more complex topics, such as learning algorithms, backpropagation, and different types of neural networks including feedforward, convolutional, and recurrent networks. Each concept is supplemented with real-world examples to enhance understanding.

One of the key highlights of the book is its emphasis on neural network training and the significance of data preprocessing, overfitting, and regularization. Practical exercises and sample code snippets further equip readers with the skills to implement and train ANNs effectively.

The book concludes with a discussion on the future possibilities of neural networks, exploring current research trends and potential applications in fields like natural language processing, computer vision, and autonomous systems.

Key Takeaways

  • Comprehensive understanding of ANN architecture and functioning.
  • Insights into different types of ANNs and their applications.
  • Practical knowledge of training ANNs, including tackling common challenges like overfitting.
  • Futuristic view on the evolution and impact of neural networks.

Famous Quotes from the Book

"The essence of artificial neural networks lies in their ability to learn from experience, much like the human brain."

Daniel Graupe

"In the world of AI, neural networks are the architects of tomorrow's intelligent machines."

Daniel Graupe

Why This Book Matters

The significance of 'Principles of Artificial Neural Networks' transcends its role as a mere educational resource. It serves as a beacon for those navigating the complex world of AI, offering insights that bridge the gap between theoretical knowledge and practical application. As industries increasingly transition towards AI-driven solutions, the ability to understand and implement neural networks is invaluable.

Moreover, the book's approach of combining theory with practical application ensures that learners can not only grasp concepts but also deploy them in real-world scenarios, fostering innovation and problem-solving skills. Whether you're an academic, a data scientist, or an industry professional, 'Principles of Artificial Neural Networks' is an essential read that cultivates an in-depth understanding of one of the most pivotal technologies in AI.

دانلود رایگان مستقیم

برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین

نویسندگان:


نظرات:


4.3

بر اساس 0 نظر کاربران