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Neural Networks

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Simon Haykin
Pearson Education
1998-07-21
842
0
Paperback
9780139083853

圖書標籤: 教材  控製論  我的學術生涯  人工智能  machineLearning  ai  ML   


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发表于2025-01-11

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圖書描述


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


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讀後感

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模仿生物的神经系统,人类开始设计制造人工神经网络。人工神经网络具有很多类似人脑的功能,其中就包括学习功能,也就是机器学习。 小脑在运动的控制和协调中起到了非常重要的作用,通常进行得非常平稳并且几乎毫不费力。在文献中,已经提到小脑扮演着动态估计的控制者或者神经...

評分

我的研究生课程Neural Networks就是用的本书第二版。因为教授说了,他不喜欢更新的第三版。 感觉本书基本涵盖了神经网络的许多基础部分和重要方面。像Back Propagation, Radial-Basis Function,Self-Organizing Maps,以及single neuron中的Hebbian Learning, Competitive L...  

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...  

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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...  

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