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Simon Haykin

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發表於2025-04-08

商品介绍

Prentice Hall 1998-07-06 Hardcover 9780132733502

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書籍描述

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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讀者評價

評分☆☆☆☆☆

##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...

評分☆☆☆☆☆

##這本書還算有點名氣，有不少的AI書籍的參考文獻都提及瞭它。書名雖然是foundation，但卻是偏重於數學的。對於ANN的幾乎所有原理都沒有給齣可以在直覺上理解的原因，比如，為什麼對於w的初始化要隨機且盡可能小；衝嚮量的直觀解釋是什麼；對於分布不均勻的結果類彆應該如何對w正...

評分☆☆☆☆☆

##原書：Neural Networks and Learning Machines 土豪，注意，這是 Learning Machines, 而不是 Machine Learning 神經網絡與學習機會更好。

評分☆☆☆☆☆

前麵幾章將神經網絡的寫得很好！

評分☆☆☆☆☆

##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☆☆☆☆☆

##內容不及後續版本來的多，但是主綫非常清晰，入門的話這個最好瞭。看著看著，我想起瞭那一句老話：一人翻為佳，二人翻為庸，三人翻為渣，若是三人等，則弗如渣渣 —————————— 這本書的譯者不知道是不大熟悉這方麵，還是機翻習慣瞭？這本書本身大多是數學理論的堆砌，沒有比較好的基礎很難看懂，加上譯者含混過關，大量的機翻體驗與...

評分☆☆☆☆☆

##神經網絡不僅是現在的思維模式，計算機的將來計算模式，還是簡單的細胞的運算模式。他們沒有真正的思考，而是計算。計算是機器也能夠做到的，因此不管人是否理解或者機器是否知道，都可以從容應對。而不知道的事物如此之多，因此不必擔心他們會自動的進入圈套。他們不僅是可以...