具體描述
著者簡介
Simon Haykin 於1953年獲得英國伯明翰大學博士學位，目前為加拿大McMaster大學電子與計算機工程係教授、通信研究實驗室主任。他是國際電子電氣工程界的著名學者，曾獲得IEEE McNaughton金奬。他是加拿大皇傢學會院士、IEEE會士，在神經網絡、通信、自適應濾波器等領域成果頗豐，著有多部標準教材。
本書是關於神經網絡的全麵的、徹底的、可讀性很強的、最新的論述。全書共15章，主要內容包括Rosenblatt感知器、通過迴歸建立模型、最小均方算法、多層感知器、核方法和徑嚮基函數網絡、支持嚮量機、正則化理論、主分量分析、自組織映射、信息論學習模型、動態規劃、神經動力學、動態係統狀態估計的貝葉斯濾波等。
本書適閤作為高等院校計算機相關專業研究生及本科生的教材，也可供相關領域的工程技術人員參考。
圖書目錄
讀後感
这次是第一次通读了整本书，里面的很多数学公司推导、部分原理没看明白，我想大部分第一次读的人应该也和我差不多吧。 如果作为学习神经网络的入门书，我想这本可能不太适合，因为它太多太细，初学者很容易陷入细节受到挫败感。 但并不是说这本书不好，相反，这本书绝对是经典...
評分这本书还算有点名气，有不少的AI书籍的参考文献都提及了它。书名虽然是foundation，但却是偏重于数学的。对于ANN的几乎所有原理都没有给出可以在直觉上理解的原因，比如，为什么对于w的初始化要随机且尽可能小；冲向量的直观解释是什么；对于分布不均匀的结果类别应该如何对w正...
評分这本书还算有点名气，有不少的AI书籍的参考文献都提及了它。书名虽然是foundation，但却是偏重于数学的。对于ANN的几乎所有原理都没有给出可以在直觉上理解的原因，比如，为什么对于w的初始化要随机且尽可能小；冲向量的直观解释是什么；对于分布不均匀的结果类别应该如何对w正...
評分原书：Neural Networks and Learning Machines 土豪，注意，这是 Learning Machines, 而不是 Machine Learning 神经网络与学习机会更好。
評分是很全面的机器学习理论书籍，不过大多数读者是看不明白的，翻译也很一般。 p92 三个标准化步骤的结果，消除均值、去相关性以及协方差均衡 是很全面的机器学习理论书籍。 p94 对于神经元，训练率应该与突触数量成反比。 p92 三个标准化步骤的结果，消除均值、去相关性以及协方...
用戶評價
學嵌入式、電子信息的渣渣錶示，看概率相關的還是有點反應不過來。我隻是為瞭瞭解大概，看一下文字說明，感覺差不多能知道在說什麼~~
评分雖然不喜歡NN，不過這本書寫的真不錯，很多討論超越瞭具體方法。
评分學嵌入式、電子信息的渣渣錶示，看概率相關的還是有點反應不過來。我隻是為瞭瞭解大概，看一下文字說明，感覺差不多能知道在說什麼~~
评分越看越覺得沒前途。卻還是會好於我們這種搞生物的。（馬上被打臉到腫瞭
评分窩覺得讀讀AI的東西也很有意思，就覺得自己的腦子有時候也不過如此，添點荷爾濛而已
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