具體描述
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。
用戶評價
##模仿生物的神經係統，人類開始設計製造人工神經網絡。人工神經網絡具有很多類似人腦的功能，其中就包括學習功能，也就是機器學習。 小腦在運動的控製和協調中起到瞭非常重要的作用，通常進行得非常平穩並且幾乎毫不費力。在文獻中，已經提到小腦扮演著動態估計的控製者或者神經...
評分 評分 評分##雖然不喜歡NN，不過這本書寫的真不錯，很多討論超越瞭具體方法。
評分##越看越覺得沒前途。卻還是會好於我們這種搞生物的。（馬上被打臉到腫瞭
評分##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...
評分##課本
評分##神經網絡領域經典著作
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