神經網絡原理(原書第2版)

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Simon Haykin 葉世偉



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發表於2025-04-09

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圖書介紹

2004-1 平裝(無盤) 9787111127598


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圖書描述

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。

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##不是說書不好 是有點難 數學的東西有點多 推薦先看看《統計學習基礎 數據挖掘、推理與預測》

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##太數學瞭!

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##渣。

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##翻譯爛!爛!爛! 隨便舉個例子: 8.2節,233頁24行,譯文 “注意到這種依賴或交互關係在本質上是確定的和靜態的。” 原文(影印版section 8.2, p369) "Note also that this dependence or interaction may be deterministic or statistical in nature." statistical 是 “靜態...  

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