神经网络与机器学习

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2009-3 9787111265283

具体描述

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。

《神经网络与机器学习(英文版第3版)》的可读性非常强,作者举重若轻地对神经网络的基本模型和主要学习理论进行了深入探讨和分析,通过大量的试验报告、例题和习题来帮助读者更好地学习神经网络。神经网络是计算智能和机器学习的重要分支,在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中,影响最为广泛的是SimonHaykin的《神经网络原理》(第4版更名为《神经网络与机器学习》)。在《神经网络与机器学习(英文版第3版)》中,作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展,从理论和实际应用出发,全面。系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术,并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。《神经网络与机器学习(英文版第3版)》不但注重对数学分析方法和理论的探讨,而且也非常关注神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。

本版在前一版的基础上进行了广泛修订,提供了神经网络和机器学习这两个越来越重要的学科的最新分析。

用户评价

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##发现得补点矩阵论了- -中文版真的不了吧

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##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。  

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##非常难读的一本书,质量还行

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##这次是第一次通读了整本书,里面的很多数学公司推导、部分原理没看明白,我想大部分第一次读的人应该也和我差不多吧。 如果作为学习神经网络的入门书,我想这本可能不太适合,因为它太多太细,初学者很容易陷入细节受到挫败感。 但并不是说这本书不好,相反,这本书绝对是经典...  

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##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...  

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##基础的东西讲的很深,但是没有最新的东西

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