神经网络与机器学习（原书第3版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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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。

出版者:机械工业出版社

作者:[加] Simon Haykin

出品人:

页数:572

译者:申富饶

出版时间:2011-3

价格:79.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111324133

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

神经网络
机器学习
人工智能
计算机
计算机科学
AI
算法
数据挖掘

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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Simon Haykin的《神经网络原理》（第3版更名为《神经网络与机器学习》）。在本书中，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。

本书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的应用。本书的可读性非常强，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。

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。

本书特色：

1. 基于随机梯度下降的在线学习算法；小规模和大规模学习问题。

2. 核方法，包括支持向量机和表达定理。

3. 信息论学习模型，包括连接、独立分量分析（ICA）、一致独立分量分析和信息瓶颈。

4. 随机动态规划，包括逼近和神经动态规划。

5. 逐次状态估计算法，包括卡尔曼和粒子滤波器。

6. 利用逐次状态估计算法训练递归神经网络。

7. 富有洞察力的面向计算机的试验。

具体描述

读后感

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...

评分☆☆☆☆☆

我的研究生课程Neural Networks就是用的本书第二版。因为教授说了，他不喜欢更新的第三版。感觉本书基本涵盖了神经网络的许多基础部分和重要方面。像Back Propagation， Radial-Basis Function，Self-Organizing Maps，以及single neuron中的Hebbian Learning, Competitive L...

评分☆☆☆☆☆

是很全面的机器学习理论书籍，不过大多数读者是看不明白的，翻译也很一般。 p92 三个标准化步骤的结果，消除均值、去相关性以及协方差均衡是很全面的机器学习理论书籍。 p94 对于神经元，训练率应该与突触数量成反比。 p92 三个标准化步骤的结果，消除均值、去相关性以及协方...

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...