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。
發表於2024-12-22
神經網絡原理(原書第2版) 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
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...
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...
評分神經網絡不僅是現在的思維模式,計算機的將來計算模式,還是簡單的細胞的運算模式。他們沒有真正的思考,而是計算。計算是機器也能夠做到的,因此不管人是否理解或者機器是否知道,都可以從容應對。而不知道的事物如此之多,因此不必擔心他們會自動的進入圈套。他們不僅是可以...
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
很經典,適閤有一定基礎的讀者
評分技術變革太快瞭
評分在大學的畢業設計時 必讀
評分窩覺得讀讀AI的東西也很有意思,就覺得自己的腦子有時候也不過如此,添點荷爾濛而已
評分窩覺得讀讀AI的東西也很有意思,就覺得自己的腦子有時候也不過如此,添點荷爾濛而已
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