神经网络与机器学习（原书第3版）

资 源 简 介

神经网络与机器学习（原书第3版）

详 情 说 明

《神经网络与机器学习（原书第3版）》系统性地介绍了神经网络的基础理论及其在机器学习领域的核心应用。全书从生物神经元启发的数学模型切入，逐步展开前馈网络、反向传播等关键概念，特别强调了梯度下降等优化算法对模型训练的决定性作用。相较于早期版本，第3版新增了深度卷积网络、循环神经网络等现代架构的数学推导，并深入探讨了Dropout、BatchNorm等防止过拟合的实用技巧。

书中采用“理论推导-示例演示-工程实践”的三段式结构，比如通过图像分类任务直观展示卷积核的层次化特征提取能力，同时剖析了TensorFlow框架中自动微分机制的实现原理。对于希望理解神经网络黑箱原理的开发者，该书提供了完整的数学工具链——从损失函数的一阶偏导计算到参数更新的动态过程可视化。

在算法优化方面，作者对比了SGD、Adam等优化器的收敛特性，指出学习率衰减策略与参数初始化方法对训练稳定性的影响。最后一章前瞻性地讨论了Transformer架构中自注意力机制与传统神经网络的本质差异，为读者从经典机器学习过渡到前沿研究架设了桥梁。