书籍摘要

一、基本介绍

《Neural Network Programming with Java Second Edition》是由 Fabio M. Soares 和 Alan M. F. Souza 合著的专业书籍，于 2017 年 3 月出版。本书的目标是向 Java 开发者展示如何使用 Java 语言来开发智能神经网络应用程序，即使是初学者也能轻松上手，无需具备神经网络的先验知识。

二、内容结构

（一）基础入门

• 第 1 章：Getting Started with Neural Networks
  • 介绍了神经网络的基本概念，包括人工神经元、权重、偏置、激活函数等。
  • 提供了如何在 Java 中实现简单神经网络的基本方法，包括类的设计和对象的创建。
  • 详细讲解了如何构建神经层、激活函数接口以及神经网络的整体结构。

（二）学习过程

• 第 2 章：Getting Neural Networks to Learn
  • 深入探讨了神经网络的学习机制，包括监督学习和无监督学习两种范式。
  • 讲解了学习过程中误差评估和权重更新的方法，如梯度下降法和误差反向传播算法。
  • 介绍了常见的学习算法，如 Delta 规则、Hebbian 学习和 Adaline 学习。

（三）网络架构与应用

• 第 3 章：Perceptrons and Supervised Learning
  • 重点介绍感知机（Perceptrons）及其在分类和回归任务中的应用。
  • 深入讲解了多层感知机（MLP）的结构和训练算法，如反向传播算法。
  • 提供了使用 MLP 解决 XOR 问题和预测大学入学状况的实例。
• 第 4 章：Self-Organizing Maps
  • 介绍了自组织映射（SOM）的原理和实现方法，包括竞争学习和 Kohonen 网络。
  • 通过实例展示了如何使用 SOM 进行数据聚类和可视化。
• 第 5 章：Forecasting Weather
  • 讲解了如何使用神经网络进行天气预测的全过程，包括数据选择、预处理、模型设计和结果评估。
  • 强调了时间序列数据的处理和特征工程在预测任务中的重要性。
• 第 6 章：Classifying Disease Diagnosis
  • 探讨了使用神经网络进行疾病诊断分类的问题，包括数据的准备、模型的选择和性能评估。
  • 详细介绍了混淆矩阵、敏感性、特异性等分类性能指标的计算方法。
• 第 7 章：Clustering Customer Profiles
  • 应用神经网络对客户数据进行聚类分析，通过实际案例展示了如何发现客户群体和产品购买模式。

（四）优化与适应性

• 第 9 章：Optimizing and Adapting Neural Networks
  • 讨论了神经网络优化的常用技术，如输入选择、数据过滤、结构选择和在线学习。
  • 介绍了如何通过交叉验证、剪枝和自适应学习算法提高模型的性能和泛化能力。

（五）趋势前瞻

• 第 10 章：Current Trends in Neural Networks
  • 回顾了深度学习、混合系统等当前神经网络领域的最新趋势。
  • 简要介绍了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和神经遗传算法等前沿技术。
  • 提供了一些先进的神经网络架构的实现思路和代码示例。

三、适用对象

本书主要面向 Java 开发者，特别是那些希望利用神经网络技术开发更智能应用程序的开发者。无论是从事数据挖掘、机器学习还是人工智能领域的专业人士，还是对这些领域感兴趣的初学者，都可以从本书中获得宝贵的理论知识和实践指导。

四、特色与亮点

• 实践性强：书中提供了丰富的代码示例和实际案例，帮助读者快速掌握神经网络的实现方法。
• 覆盖全面：涵盖了神经网络的基本概念、学习算法、多种网络架构以及优化策略等内容。
• 易于理解：作者用通俗易懂的语言讲解复杂的神经网络知识，适合不同层次的读者学习。