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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2025-03-05


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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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##学嵌入式、电子信息的渣渣表示,看概率相关的还是有点反应不过来。我只是为了了解大概,看一下文字说明,感觉差不多能知道在说什么~~ 看着看着,我想起了那一句老话:一人翻为佳,二人翻为庸,三人翻为渣,若是三人等,则弗如渣渣 —————————— 这本书的译者不知道是不大熟悉这方面,还是机翻习惯了? 这本书本身大多是数学理论的堆砌,没有比较好的基础很难看懂,加上译者含混过关,大量的机翻体验与...  

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##在大学的毕业设计时 必读

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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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##虽然不喜欢NN,不过这本书写的真不错,很多讨论超越了具体方法。

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