神经网络原理(原书第2版)

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:机械工业出版社

作者:Simon Haykin

页数:656

译者:叶世伟

出版时间:2004-1

价格:69.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787111127598

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:神经网络人工智能机器学习计算机AI数学认知模式分类

读后感

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...  

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...

原书：Neural Networks and Learning Machines 土豪，注意，这是 Learning Machines, 而不是 Machine Learning 神经网络与学习机会更好。  

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...  

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...  

用户评价

窝觉得读读AI的东西也很有意思，就觉得自己的脑子有时候也不过如此，添点荷尔蒙而已

不是说书不好 是有点难 数学的东西有点多 推荐先看看《统计学习基础 数据挖掘、推理与预测》

渣。

学嵌入式、电子信息的渣渣表示，看概率相关的还是有点反应不过来。我只是为了了解大概，看一下文字说明，感觉差不多能知道在说什么~~

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