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Neural Networks and Learning Machines

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Simon O. Haykin
Pearson
2008-11-28
936
USD 252.40
Hardcover
9780131471399

圖書標籤: 神經網絡  機器學習  MachineLearning  人工智能  NeuralNetworks  計算機  AI  計算機科學   


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发表于2025-02-16

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圖書描述

For graduate-level neural network courses offered in the departments of Computer Engineering, Electrical Engineering, and Computer Science. Renowned for its thoroughness and readability, this well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment of neural networks from an engineering perspective. Refocused, revised and renamed to reflect the duality of neural networks and learning machines, this edition recognizes that the subject matter is richer when these topics are studied together. Ideas drawn from neural networks and machine learning are hybridized to perform improved learning tasks beyond the capability of either independently.

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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*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,*有多部標準教材。


圖書目錄


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用戶評價

評分

Sophisticated yet understandable

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這書很讓我欣慰,寫瞭好多continuous Hopfield Network和Boltzmann Machine,也教瞭RNN基本的backpropogation through time。。。。但是這一行的書總是更不上行情(沒有現在常用的LSTM和Gated recurrent units)

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還是看原版好一點

評分

Sophisticated yet understandable

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神經網絡的經典教材!

讀後感

評分

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...  

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