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☆☆☆☆☆

出版者:Pearson Education

作者:Simon Haykin

出品人:

页数:842

译者:

出版时间:1998-07-21

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9780139083853

丛书系列:

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具体描述

作者简介

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。

目录信息

读后感

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...

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

看着看着，我想起了那一句老话：一人翻为佳，二人翻为庸，三人翻为渣，若是三人等，则弗如渣渣 —————————— 这本书的译者不知道是不大熟悉这方面，还是机翻习惯了？这本书本身大多是数学理论的堆砌，没有比较好的基础很难看懂，加上译者含混过关，大量的机翻体验与...

评分☆☆☆☆☆

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...