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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经典书籍，神经网络基础入门很细致

不适合入门，就是数学全面。

前面几章将神经网络的写得很好！

内容不及后续版本来的多，但是主线非常清晰，入门的话这个最好了。

前面几章将神经网络的写得很好！

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...  

神经网络不仅是现在的思维模式，计算机的将来计算模式，还是简单的细胞的运算模式。他们没有真正的思考，而是计算。计算是机器也能够做到的，因此不管人是否理解或者机器是否知道，都可以从容应对。而不知道的事物如此之多，因此不必担心他们会自动的进入圈套。他们不仅是可以...  

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...  

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...  

总体看来，原著的结构性是比较强的，而且原著作者是经过信号处理转过来的，以LMS作为BP 的引导这块感觉挺有新意，同时不仅从数学分析方法，更重要的是从贝叶斯估计入手，更容易理解机器学习是一种统计推断，而不是看起来完美的微积分推导。但是，翻译的人，对， 就是那个姓申的...