神经网络编程实战-Java语言实现（原书第2版）

译者序 众所周知，人工智能是当下非常热门的技术。其概念在20世纪80年代就已经炒得火热，但是由于软硬件两方面的技术局限使其两度陷入低谷。而如今，各大IT巨头（诸如谷歌、Facebook、Apple、百 度、腾讯、阿里等）纷纷在人工智能领域密集布局，通过巨额研发投入、人才储备、投资并购及开源合作等方式极力打造各自的人工智能生态圈。人工智能已经成为这个时代激动人心、值得期待的技术， 或将成为未来10年乃至更长时间内IT产业发展的焦点。究其原因，除了互联网大数据积累、计算能力提升及计算成本降低等推动因素外，其本质原因是孜孜不倦积累30多年的神经网络技术的集中爆发。 神经网络（Neural Network）是人工智能领域最重要的基础模型之一，也是目前非常热门的研究方向—深度学习的核心。作为一门重要的机器学习技术，其已经广泛应用于自动驾驶、机器翻译、语 音识别、图像识别等许多前沿领域。而当前人工智能领域的诸多应用平台（如智能客服等）都基于Java服务框架开发，因此，通过Java实现机器学习算法对于业务平台实现真正的智能化非常重要。 遗憾的是，现有的书籍要么只阐述机器学习方面的算法理论，要么只阐述Java理论，缺少基于工程性语言的机器学习算法实现，由此带来的问题是智能化应用产品的落地和实现过程的复杂化。 作为一本集神经网络理论、神经网络Java实现及优秀案例于一体的书，本书以一种简单易懂、循序渐进的方式介绍神经网络。本书由10章构成。首先系统、全面地阐述了神经网络的相关概念、知识点 及特征。然后重点介绍了神经网络学习过程的细节，如何用Java实现神经网络特性及设计神经网络架构，如何优化调整神经网络参数等。最后介绍了一些经典案例。结合Java实现神经网络架构是本书的一 个主要特色。这是一本基于Java语言阐述神经网络架构特性、设计实现过程又包含经典实践案例的优秀书籍。 本书的读者对象如下：1）神经网络初学者，本书全面阐述了神经网络的相关概念、知识点以及神经网络架构的创建过程；2）有Java背景且对智能化方向感兴趣的软件开发者，本书介绍了如何基于 Java实现神经网络核心算法；3）智能化软件开发人员，本书提供了基于神经网络Java实现的诸多案例，为解决实践中的问题提供了很好的借鉴。本书不需要读者有深厚的数学基础，但是懂一些机器学习基 础知识更有助于理解本书。 参与本书翻译工作的人员主要有：百度研发工程师王彩霞和蔚来汽车研发工程师夏妍。非常感谢百度地图刘懿的牵线引荐，让我能有机会和机械工业出版社合作。衷心感谢刘懿、百度美国大数据实验 室的杨涛、百度推荐技术平台部的尚斌及网易产品经理马庆提出的修改建议。也非常感谢清华大学公派加州大学伯克利分校博士顾维玺、机械工业出版社张梦......