Neural Networks and Learning Machines

Neural Networks and Learning Machines 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

Simon O. Haykin
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Pearson 2008-11-28 Hardcover 9780131471399

具體描述

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*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,*有多部標準教材。

For graduate-level neural network courses offered in the departments of Computer Engineering, Electrical Engineering, and Computer Science. Renowned for its thoroughness and readability, this well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment of neural networks from an engineering perspective. Refocused, revised and renamed to reflect the duality of neural networks and learning machines, this edition recognizes that the subject matter is richer when these topics are studied together. Ideas drawn from neural networks and machine learning are hybridized to perform improved learning tasks beyond the capability of either independently.

用戶評價

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##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...  

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##Haykin's great book for ML, including various classic ML algorithms, but quite out-dated.

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##是很全麵的機器學習理論書籍,不過大多數讀者是看不明白的,翻譯也很一般。 p92 三個標準化步驟的結果,消除均值、去相關性以及協方差均衡 是很全麵的機器學習理論書籍。 p94 對於神經元,訓練率應該與突觸數量成反比。 p92 三個標準化步驟的結果,消除均值、去相關性以及協方...  

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##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...  

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這書很讓我欣慰,寫瞭好多continuous Hopfield Network和Boltzmann Machine,也教瞭RNN基本的backpropogation through time。。。。但是這一行的書總是更不上行情(沒有現在常用的LSTM和Gated recurrent units)

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##神經網絡的經典教材! 看著看著,我想起瞭那一句老話:一人翻為佳,二人翻為庸,三人翻為渣,若是三人等,則弗如渣渣 —————————— 這本書的譯者不知道是不大熟悉這方麵,還是機翻習慣瞭? 這本書本身大多是數學理論的堆砌,沒有比較好的基礎很難看懂,加上譯者含混過關,大量的機翻體驗與...  

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