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Simon Haykin



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發表於2025-05-07

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圖書介紹

Prentice Hall 1998-07-06 Hardcover 9780132733502


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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。

Provides a comprehensive foundation of neural networks, recognizing the multidisciplinary nature of the subject, supported with examples, computer-oriented experiments, end of chapter problems, and a bibliography. DLC: Neural networks (Computer science).

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用戶評價

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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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前麵幾章將神經網絡的寫得很好!

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##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...  

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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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