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

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读后感

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...

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...  

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。  

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...  

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...  

用户评价

在大学的毕业设计时 必读

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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

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