本书主要讲解了图像和文本在计算机中的表达和计算方法、神经网络的基本原理，并以圈叉棋为例讲解了计算机在图像分类问题上挑战人类的卷积神经网络技术，以单词拼写为例讲解了处理文本和语音的循环神经网络技术。读者只需要具备基础的加减乘除计算能力，就可以不借助计算机而掌握书中的所有技术和原理，并尝试实现书中的所有实例。可以说，这本书的真正目的是实现作者的期望：人人都会人工智能！

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《人工神经网络导论》依照简明易懂、便于软件实现、鼓励探索的原则介绍人工神经网络。内容包括：智能系统描述模型，人工神经网络方法的特点；基本人工神经元模型，人工神经网络的基本拓扑特性，存储性能及学习；感知器与线性不可分问题，Ifcc学习律，Efmub规则；CQ算法及其原理分析，算法改进讨论；对传网的结构及其运行，对传网的初始化与训练算法；统计网络的训练与收敛性分析；Ipgjqfme 网络及稳定性，Boltzmann 机；双联存储网络的结构及训练；BSU 模型的结构分析与实现。 《人工神经网络导论》适合于研究生和本科高年级学生使用，也可供有关学生、科技人员参考。

本书是一本易学易懂的神经网络教材，主要讨论网络结构、学习规则、训练技巧和工程应用，紧紧围绕“设计”这一视角组织材料和展开讲解，强调基本原理和训练方法，概念清晰，数学论述严谨，包含丰富的实例和练习，并配有课件和MATLAB演示程序。本书要求读者具备线性代数、概率论和微分方程的基础知识，可作为高年级本科生或一年级研究生的神经网络导论课程教材，也可供有兴趣的读者自学或参考。

清华大学刘知远力作，一书轻松构建GNN知识体系。 前沿：图神经网络（GNN）已风靡深度学习领域 全面：综述流行的GNN框架以及应用场景 新增：在英文版的基础上增补更多内容 力荐：多位AI先锋学者联袂推荐 精美：采用高档纯质纸，全彩印刷，适合珍藏 图神经网络（GNN）是基于深度学习的图数据处理方法，因其卓越的性能而受到广泛关注。本书全面介绍了GNN的基本概念、具体模型和实际应用。书中首先概述数学基础和神经网络以及图神经网络的基本概念，接着介绍不同种类的GNN，包括卷积图神经网络、循环图神经网络、图注意力网络、图残差网络，以及几个通用框架。此外，本书还介绍了GNN在结构化场景、非结构化场景和其他场景中的应用。读完本书，你将对GNN的最新成果和发展方向有较为透彻的认识。

本书是神经网络课程的入门教材，用通俗易懂的语言讲解神经网络的相关知识。本书共6章，第1章对神经网络领域进行概述，包括其历史和应用；第2章深入探讨神经元的数学模型，包括其输入、权值、偏置和激活函数；第3章介绍感知机的概念，讨论感知机的结构，并解释如何用它来解决简单的分类问题；第4章介绍多层感知机的概念，讲述如何使用前馈传播和反向传播，同时详细介绍了反向传播中用到的链式法则；第5章涵盖训练神经网络时使用的各种参数和算子；第6章介绍神经网络的分布式学习、压缩和解释，其中分布式学习涵盖使用多台计算机或设备在大型数据集上训练神经网络的内容。

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《精通MATLAB神经网络》由MATLAB入门篇、神经网络提高篇和神经网络综合实战篇3篇组成。MATLAB入门篇主要介绍MATLAB软件、基本运算、图形绘制、程序设计和Simulink仿真；神经网络提高篇讲述神经网络的主要内容，包括神经网络工具箱和GUI工具，以及感知器、线性、BP、径向基、自组织、反馈等各种不同的神经网络，讲述各种神经网络的性能分析与直观的图形结果，使读者更加透彻地了解各种神经网络的性能及其优缺点，从而达到理解和应用神经网络的目的。

本书是一本易学易懂的神经网络教材，主要讨论网络结构、学习规则、训练技巧和工程应用，紧紧围绕“设计”这一视角组织材料和展开讲解，强调基本原理和训练方法，概念清晰，数学论述严谨，包含丰富的实例和练习，并配有课件和MATLAB演示程序。本书要求读者具备线性代数、概率论和微分方程的基础知识，可作为高年级本科生或一年级研究生的神经网络导论课程教材，也可供有兴趣的读者自学或参考。