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。
《神经网络与机器学习(英文版第3版)》的可读性非常强,作者举重若轻地对神经网络的基本模型和主要学习理论进行了深入探讨和分析,通过大量的试验报告、例题和习题来帮助读者更好地学习神经网络。神经网络是计算智能和机器学习的重要分支,在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中,影响最为广泛的是SimonHaykin的《神经网络原理》(第4版更名为《神经网络与机器学习》)。在《神经网络与机器学习(英文版第3版)》中,作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展,从理论和实际应用出发,全面。系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术,并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。《神经网络与机器学习(英文版第3版)》不但注重对数学分析方法和理论的探讨,而且也非常关注神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。
本版在前一版的基础上进行了广泛修订,提供了神经网络和机器学习这两个越来越重要的学科的最新分析。
垃圾翻译。 P370 马尔克夫链的遍历性 the long-term proportion of time spent by the chain .. The proportion of time spent in state i after k returns, denoted by.. The return times T_i form a sequence of statistically independent and identically distributed ran...
评分这本书还算有点名气,有不少的AI书籍的参考文献都提及了它。书名虽然是foundation,但却是偏重于数学的。对于ANN的几乎所有原理都没有给出可以在直觉上理解的原因,比如,为什么对于w的初始化要随机且尽可能小;冲向量的直观解释是什么;对于分布不均匀的结果类别应该如何对w正...
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评分模仿生物的神经系统,人类开始设计制造人工神经网络。人工神经网络具有很多类似人脑的功能,其中就包括学习功能,也就是机器学习。 小脑在运动的控制和协调中起到了非常重要的作用,通常进行得非常平稳并且几乎毫不费力。在文献中,已经提到小脑扮演着动态估计的控制者或者神经...
评分神经网络不仅是现在的思维模式,计算机的将来计算模式,还是简单的细胞的运算模式。他们没有真正的思考,而是计算。计算是机器也能够做到的,因此不管人是否理解或者机器是否知道,都可以从容应对。而不知道的事物如此之多,因此不必担心他们会自动的进入圈套。他们不仅是可以...
给四星吧,数学功底还是要有的,慢慢读能读进去,原著比较有逻辑性,翻译emmm不多说,总之也帮我省了不少事
评分给四星吧,数学功底还是要有的,慢慢读能读进去,原著比较有逻辑性,翻译emmm不多说,总之也帮我省了不少事
评分非常难读的一本书,质量还行
评分CV入门。
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