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。

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本书是一本神经网络实践进阶指南，适合对AI和深度学习感兴趣并且想进一步提高技能的读者阅读。本书从机器学习基础、深度学习应用和高级机器学习这三个方面入手，结合算法理论、代码实现和应用场景，介绍了机器学习的新动向和新技术。本书分为三部分：第1部分网络神经入门，主要介绍了人工智能历史、机器学习概述和神经网络基础；第二部分，深度学习应用，主要是基于卷积神经网络图像处理、文本挖掘、循环神经网络、利用迁移学习重用神经网络；第三部分，高级应用领域，主要介绍对生成对抗网络、自动编码器、损失函数、深度信度网络、强化学习基本定义等。

本书是一本神经网络实践进阶指南，适合对AI和深度学习感兴趣并且想进一步提高技能的读者阅读。本书从机器学习基础、深度学习应用和高级机器学习这三个方面入手，结合算法理论、代码实现和应用场景，介绍了机器学习的新动向和新技术。本书分为三部分：第1部分网络神经入门，主要介绍了人工智能历史、机器学习概述和神经网络基础；第二部分，深度学习应用，主要是基于卷积神经网络图像处理、文本挖掘、循环神经网络、利用迁移学习重用神经网络；第三部分，高级应用领域，主要介绍对生成对抗网络、自动编码器、损失函数、深度信度网络、强化学习基本定义等。

模糊与神经网络是两种常用的智能信息处理技术，它们都能模拟人的智能行为，解决不确定、非线性、复杂的控制与分类问题，具有非常广阔的应用前景。本书以fuzzyTECH和MATLAB软件平台对模糊与神经网络技术进行了综合讲解并介绍了它们的应用，以使读者更全面地了解模糊与神经网络领域的最新研究成果。

模糊与神经网络是两种常用的智能信息处理技术，它们都能模拟人的智能行为，解决不确定、非线性、复杂的控制与分类问题，具有非常广阔的应用前景。本书以fuzzyTECH和MATLAB软件平台对模糊与神经网络技术进行了综合讲解并介绍了它们的应用，以使读者更全面地了解模糊与神经网络领域的最新研究成果。

《神经网络》的主要内容有：神经网络的概念，神经网络的分类与学习方法，前向神经网络模型及其算法，改进的BP网络及其控制、辨识建模，基于遗传算法的神经网络，基于模糊理论的神经网络，RBF网络及其在混沌背景下对微弱信号的测量与控制，反馈网络，Hopfield网络及其在字符识别中的应用，支持向量机及其故障诊断，小波神经网络及其在控制与辨识中的应用。

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。