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神经网络原理(原书第2版)

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Simon Haykin 叶世伟



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发表于2025-04-21


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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。

本书是关于神经网络的全面的、彻底的、可读性很强的、最新的论述。全书共15章,主要内容包括Rosenblatt感知器、通过回归建立模型、最小均方算法、多层感知器、核方法和径向基函数网络、支持向量机、正则化理论、主分量分析、自组织映射、信息论学习模型、动态规划、神经动力学、动态系统状态估计的贝叶斯滤波等。

本书适合作为高等院校计算机相关专业研究生及本科生的教材,也可供相关领域的工程技术人员参考。

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用户评价

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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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##是很全面的机器学习理论书籍,不过大多数读者是看不明白的,翻译也很一般。 p92 三个标准化步骤的结果,消除均值、去相关性以及协方差均衡 是很全面的机器学习理论书籍。 p94 对于神经元,训练率应该与突触数量成反比。 p92 三个标准化步骤的结果,消除均值、去相关性以及协方...  

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##不是说书不好 是有点难 数学的东西有点多 推荐先看看《统计学习基础 数据挖掘、推理与预测》

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##渣。

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