C# 神經網絡編程

本書是幫助你運用C#快速入門神經網絡編程的實踐指南。書中既詳細介紹神經網絡的基礎知識，又通過大量真實的案例從實踐者角度展示各種神經網絡相關技術和架構的使用，同時涵蓋深度網絡、感知器、優化算法、捲積網絡和自動編碼器等前沿技術。
本書遵循循序漸進、兼顧理論和實踐的原則，從神經網絡的基本概念入手，圖文並茂地講解激活函數和後向傳播等概念、原理，以面部和運動檢測為例，讓你直觀地瞭解深度學習的應用場景，並詳細講述決策樹、隨機森林等常規機器學習算法，還重點講解LSTM、CNN神經網絡等主流算法。在代碼實踐方面，作者為每個算法都編寫了相應的程序，並配有詳細註釋，細致講解代碼內容，幫助你抓住重點，快速動手編程。同時，本書註重開發細節，作為資深項目開發人員，作者細致分析了編程過程中會碰到的問題，詳細介紹了神經網絡結構調整、參數調優的原則，並對各種神經網絡算法優劣進行了對照比較，對程序員實際動手有比較強的參考意義。此外，本書還對常用的激活函數的函數形式、數學圖像進行了系統梳理，你可以在附錄中方便地查詢相關的函數特性。

在過去幾年裡，神經網絡華麗回歸，並為人工智能領域帶來了重大的創新。
本書旨在為C#程序員使用神經網絡、CNTK等C#庫和TensorFlowSharp解決復雜的計算問題時，提供實踐指導。本書逐步講解編程實踐，涵蓋從數學到理論等神經網絡的各個方面，幫助你運用C#和.NET框架構建深度神經網絡。
本書從神經網絡入門知識開始，詳細介紹如何使用Encog、Aforge和Accord搭建一個神經網絡，幫助你深入理解神經網絡相關概念和技術，例如深度網絡、感知器、優化算法、捲積網絡和自動解碼器。此外，還詳細講解如何向.NET應用程序中添加智能特性，例如面部和運動檢測、對象檢測和標註、語言理解、知識和智能搜索。
通過閱讀本書，你將學到：
理解感知器以及如何運用C#來實現。
使用認知服務訓練並可視化神經網絡。
運用C#和TensorFlowSharp對物體進行圖像識別和標註。
使用Accord.Net檢測面部等特定圖像特徵。
針對簡單異或問題和Encog演示粒子群優化。
使用ConvNetSharp訓練捲積神經網絡。
運用數字和啟發式優化技術為神經網絡函數尋找最優參數。