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Simon Haykin

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發表於2025-03-01

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☆☆☆☆☆

##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☆☆☆☆☆

##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...

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☆☆☆☆☆

##我的研究生課程Neural Networks就是用的本書第二版。因為教授說瞭，他不喜歡更新的第三版。感覺本書基本涵蓋瞭神經網絡的許多基礎部分和重要方麵。像Back Propagation， Radial-Basis Function，Self-Organizing Maps，以及single neuron中的Hebbian Learning, Competitive L...

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☆☆☆☆☆