神經網絡原理(原書第2版) pdf epub mobi txt 電子書下載2025

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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。

出版者:機械工業齣版社

作者:Simon Haykin

出品人:

頁數:656

译者:葉世偉

出版時間:2004-1

價格:69.00元

裝幀:平裝(無盤)

isbn號碼:9787111127598

叢書系列:計算機科學叢書

圖書標籤:

神經網絡
人工智能
機器學習
計算機
AI
數學
認知
模式分類

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具體描述

讀後感

評分☆☆☆☆☆

我的研究生課程Neural Networks就是用的本書第二版。因為教授說瞭，他不喜歡更新的第三版。感覺本書基本涵蓋瞭神經網絡的許多基礎部分和重要方麵。像Back Propagation， Radial-Basis Function，Self-Organizing Maps，以及single neuron中的Hebbian Learning, Competitive L...

評分☆☆☆☆☆

總體看來，原著的結構性是比較強的，而且原著作者是經過信號處理轉過來的，以LMS作為BP 的引導這塊感覺挺有新意，同時不僅從數學分析方法，更重要的是從貝葉斯估計入手，更容易理解機器學習是一種統計推斷，而不是看起來完美的微積分推導。但是，翻譯的人，對，就是那個姓申的...

評分☆☆☆☆☆

模仿生物的神經係統，人類開始設計製造人工神經網絡。人工神經網絡具有很多類似人腦的功能，其中就包括學習功能，也就是機器學習。小腦在運動的控製和協調中起到瞭非常重要的作用，通常進行得非常平穩並且幾乎毫不費力。在文獻中，已經提到小腦扮演著動態估計的控製者或者神經...

評分☆☆☆☆☆

這次是第一次通讀瞭整本書，裏麵的很多數學公司推導、部分原理沒看明白，我想大部分第一次讀的人應該也和我差不多吧。如果作為學習神經網絡的入門書，我想這本可能不太適閤，因為它太多太細，初學者很容易陷入細節受到挫敗感。但並不是說這本書不好，相反，這本書絕對是經典...

評分☆☆☆☆☆

這本書還算有點名氣，有不少的AI書籍的參考文獻都提及瞭它。書名雖然是foundation，但卻是偏重於數學的。對於ANN的幾乎所有原理都沒有給齣可以在直覺上理解的原因，比如，為什麼對於w的初始化要隨機且盡可能小；衝嚮量的直觀解釋是什麼；對於分布不均勻的結果類彆應該如何對w正...