Neural Networks pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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Simon Haykin 于1953年获得英国伯明翰大学博士学位，目前为加拿大McMaster大学电子与计算机工程系教授、通信研究实验室主任。他是国际电子电气工程界的著名学者，曾获得IEEE McNaughton金奖。他是加拿大皇家学会院士、IEEE会士，在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰，著有多部标准教材。

本书是关于神经网络的全面的、彻底的、可读性很强的、最新的论述。全书共15章，主要内容包括Rosenblatt感知器、通过回归建立模型、最小均方算法、多层感知器、核方法和径向基函数网络、支持向量机、正则化理论、主分量分析、自组织映射、信息论学习模型、动态规划、神经动力学、动态系统状态估计的贝叶斯滤波等。

本书适合作为高等院校计算机相关专业研究生及本科生的教材，也可供相关领域的工程技术人员参考。

出版者:Prentice Hall

作者:Simon Haykin

出品人:

页数:842

译者:

出版时间:1998-07-06

价格:USD 125.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780132733502

丛书系列:

图书标签:

神经网络
AI
Neural
Machine_Learning
人工智能
Networks
计算机
NN

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Provides a comprehensive foundation of neural networks, recognizing the multidisciplinary nature of the subject, supported with examples, computer-oriented experiments, end of chapter problems, and a bibliography. DLC: Neural networks (Computer science).

具体描述

读后感

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

垃圾翻译。 P370 马尔克夫链的遍历性 the long-term proportion of time spent by the chain .. The proportion of time spent in state i after k returns, denoted by.. The return times T_i form a sequence of statistically independent and identically distributed ran...