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[加] Simon Haykin 著，申富饶 等 译

图书标签:

• 神经网络
• 机器学习
• 深度学习
• 人工智能
• 模式识别
• 算法
• 数据挖掘
• Python
• TensorFlow
• PyTorch

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111324133

版次：1

商品编码：10490696

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2011-03-01

用纸：胶版纸

页数：572

正文语种：中文

产品特色

内容简介

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，影响较为广泛的是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》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。

作者简介

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。

目录

出版者的话
译者序
前言
缩写和符号
术语
第0章 导言
0.1 什么是神经网络
0.2 人类大脑
0.3 神经元模型
0.4 被看作有向图的神经网络
0.5 反馈
0.6 网络结构
0.7 知识表示
0.8 学习过程
0.9 学习任务
0.10 结束语
注释和参考文献
第1章 Rosenblatt感知器
1.1 引言
1.2 感知器
1.3 感知器收敛定理
1.4 高斯环境下感知器与贝叶斯分类器的关系
1.5 计算机实验：模式分类
1.6 批量感知器算法
1.7 小结和讨论
注释和参考文献
习题
第2章 通过回归建立模型
2.1 引言
2.2 线性回归模型：初步考虑
2.3 参数向量的最大后验估计
2.4 正则最小二乘估计和MAP估计之间的关系
2.5 计算机实验：模式分类
2.6 最小描述长度原则
2.7 固定样本大小考虑
2.8 工具变量方法
2.9 小结和讨论
注释和参考文献
习题55
第3章 最小均方算法
3.1 引言
3.2 LMS算法的滤波结构
3.3 无约束最优化：回顾
3.4 维纳滤波器
3.5 最小均方算法
3.6 用马尔可夫模型来描画LMS算法和维纳滤波器的偏差
3.7 朗之万方程：布朗运动的特点
3.8 Kushner直接平均法
3.9 小学习率参数下统计LMS学习理论
3.10 计算机实验Ⅰ：线性预测
3.11 计算机实验Ⅱ：模式分类
3.12 LMS算法的优点和局限
3.13 学习率退火方案
3.14 小结和讨论
注释和参考文献
习题
第4章 多层感知器
4.1 引言
4.2 一些预备知识
4.3 批量学习和在线学习
4.4 反向传播算法
4.5 异或问题
4.6 改善反向传播算法性能的试探法
4.7 计算机实验：模式分类
4.8 反向传播和微分
4.9 Hessian矩阵及其在在线学习中的规则
4.10 学习率的最优退火和自适应控制
4.11 泛化
4.12 函数逼近
4.13 交叉验证
4.14 复杂度正则化和网络修剪
4.15 反向传播学习的优点和局限
4.16 作为最优化问题看待的监督学习
4.17 卷积网络
4.18 非线性滤波
4.19 小规模和大规模学习问题
4.20 小结和讨论
注释和参考文献
习题
第5章 核方法和径向基函数网络
5.1 引言
5.2 模式可分性的Cover定理
5.3 插值问题
5.4 径向基函数网络
5.5 K-均值聚类
5.6 权向量的递归最小二乘估计
5.7 RBF网络的混合学习过程
5.8 计算机实验：模式分类
5.9 高斯隐藏单元的解释
5.10 核回归及其与RBF网络的关系
5.11 小结和讨论
注释和参考文献
习题
第6章 支持向量机
第7章 正则化理论
第8章 主分量分析
第9章 自组织映射
第10章 信息论学习模型
第11章 植根于统计力学的随机方法
第12章 动态规划
第13章 神经动力学
第14章 动态系统状态估计的贝叶斯滤波
第15章 动态驱动递归网络
参考文献

前言/序言

神经网络与机器学习：探索智能的基石与未来 本书并非一本关于神经网络或机器学习的著作，而是旨在深入剖析驱动我们这个时代智能变革的深层原理与前沿探索。它将带领读者踏上一段跨越数千年人类智慧演化史的旅程，从古希腊哲学家对思维本质的追问，到现代科学对生命复杂系统运行机制的解读，揭示“智能”这一概念在不同学科领域中的演变与碰撞。 第一章：思想的萌芽——从逻辑推理到计算思维 我们将从人类早期对智能的认知出发，探讨逻辑学、哲学思想如何为后来的计算科学奠定基石。亚里士多德的逻辑三段论，笛卡尔的“我思故我在”，莱布尼茨对通用计算方法的设想，这些都代表着人类试图理解和模仿智能的初步尝试。我们将分析这些古典思想如何影响了计算机科学的早期发展，以及“计算”这一概念如何从数学工具逐渐演变为模拟思维过程的强大手段。我们将回顾图灵机的概念，解析它对“可计算性”的定义，以及冯·诺依曼架构如何奠定现代计算机的基础，为日后更复杂的智能模拟提供了硬件支撑。同时，本章也将触及控制论的诞生， Norbert Wiener如何提出信息、反馈与控制的概念，预示着系统性地理解和构建智能的可能性。 第二章：涌动的算法——探索模式识别与信息处理的演进 本章将聚焦于信息处理与模式识别技术的发展历程，它们是理解复杂数据和从中提取有用信息的核心。我们将追溯早期统计学方法，例如贝叶斯定理的推导及其在概率推理中的应用，理解如何通过概率模型来描述和预测现象。随后，我们将深入探讨符号主义AI的兴衰，分析专家系统、逻辑推理引擎等早期尝试，理解它们在特定领域取得的成功，以及它们在处理不确定性和泛化能力上的局限性。本章还将详细介绍信息论的奠基性工作，香农如何通过“信息熵”的概念量化信息，以及编码理论如何确保信息的有效传输与存储，这些都为后来更高效的数据处理和信息提取提供了理论指导。我们将分析各种经典机器学习算法的诞生背景与核心思想，例如决策树如何通过一系列判断来分类数据，支持向量机如何通过找到最优超平面进行分类，以及聚类算法如何将相似的数据点分组。我们将详细讲解这些算法的数学原理，并分析它们在不同应用场景下的优劣势。 第三章：感知的新边界——从信号处理到多模态理解 本章将把目光投向人类如何感知世界，以及如何通过技术手段模拟和增强这种感知能力。我们将从信号处理的基本原理讲起，分析声音、图像、文本等不同类型信息的本质，以及如何对其进行采集、转换和分析。在图像处理方面，我们将探讨边缘检测、特征提取等经典方法，以及它们如何为计算机“看懂”世界奠定基础。在语音处理领域，我们将追溯声学模型、语言模型的发展，理解机器如何从声音中识别出语言。文本处理部分，我们将分析自然语言处理（NLP）的早期发展，例如分词、词性标注、句法分析等技术，以及它们如何使机器能够理解和生成人类语言。本章还将重点介绍多模态信息融合的概念，即如何将来自不同感官通道的信息进行整合，从而更全面地理解一个情境。例如，结合图像和文字来理解视频内容，或者将语音和肢体语言结合来判断说话者的情绪。我们将探讨不同模态信息之间的关联性，以及如何通过融合技术来提升智能系统的整体表现。 第四章：模拟的生命——仿生学、认知科学与心智模型 智能并非只是纯粹的计算，它与生命体的运作息息相关。本章将从仿生学和认知科学的视角出发，探索生命智能的奥秘，并思考如何将其融入人工系统。我们将分析生物神经系统的基本结构与功能，例如神经元的工作原理，突触的传递机制，以及神经网络的基本连接方式，这些都为人工神经网络的构建提供了灵感。我们将探讨认知科学如何研究人类的思维过程，例如记忆、学习、推理、决策等，以及这些研究成果如何指导我们设计更符合人类认知习惯的人工智能系统。本章还将介绍心智模型（mental models）的概念，即个体如何构建内在的表征来理解和预测外部世界。我们将分析不同类型的心智模型，例如因果模型、概率模型等，以及它们在智能体学习和决策中的作用。我们将深入探讨“意识”、“情感”等更深层次的智能属性，虽然它们目前仍然是科学研究的难点，但对它们的探索将指引我们对未来智能的更高层次的追求。 第五章：未来的图景——智能的演进、伦理与社会影响 本章将放眼未来，探讨智能技术可能带来的深远影响，以及我们应如何应对这一变革。我们将审视当前人工智能技术的最新进展，例如生成式AI在内容创作、代码编写等方面的突破，以及它们所展现出的惊人能力。我们将讨论通用人工智能（AGI）的可能性与挑战，即创造出在广泛领域都能展现出人类水平智能的系统。本章还将重点关注智能技术发展所带来的伦理和社会问题，例如算法偏见、隐私保护、就业冲击、以及潜在的“超级智能”风险。我们将分析不同社会群体对人工智能的担忧与期望，以及国际社会在制定相关规范和政策方面的努力。我们将探讨如何构建负责任的AI，确保技术发展服务于人类福祉，并促进一个更加公平、包容的未来。同时，本章也将展望人机协作的新模式，以及智能技术如何赋能各行各业，驱动社会进步。我们将思考，当智能的界限不断模糊，人类自身的价值与意义又将如何被重新定义。 本书将以严谨的科学态度，流畅的叙述风格，带领读者领略一场关于智能的宏大叙事。它不是一篇僵化的技术手册，而是一次思想的启迪，一次对智慧本质的深度探寻，一次对人类未来可能性的无限畅想。希望读者在阅读过程中，能够激发对智能更深层次的思考，并为迎接智能时代的到来做好准备。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的，是一种从“知其然”到“知其所以然”的质的飞跃。过去，我常常惊叹于各种AI应用的强大，但内心却总有一丝困惑：它们是如何做到的？这本书就像一个庖丁解牛的能手，为我一一揭开了那些神秘的面纱。作者在讲解“支持向量机（SVM）”时，不仅仅是给出了数学公式，而是通过“寻找最优分割超平面”的直观几何解释，让我一下子就明白了它的核心思想。他对于“核函数”的讲解，更是让我恍然大悟，原来通过“升维”，可以将原本线性不可分的问题变得迎刃而解。这种深入浅出的讲解，让我不再满足于表面上的理解，而是开始探究其背后的逻辑和原理。书中对“模型评估”的章节，也给我留下了深刻的印象。它让我意识到，一个模型的好坏，并非仅仅取决于其预测的准确率，还需要从多个维度去衡量，比如“精确率”、“召回率”、“F1分数”等等。作者用生动的案例，解释了这些指标的含义以及它们在不同场景下的重要性。这让我明白，在实际应用中，需要根据具体的需求来选择合适的评估指标，而不能一概而论。这本书让我对机器学习的理解，从“会用”上升到了“能懂”，甚至能够开始思考“如何改进”。

评分☆☆☆☆☆

我一直对人工智能领域抱有浓厚的兴趣，但总是觉得那些专业书籍太过晦涩难懂。这本书的出现，简直是及时雨！作者的文字如同清泉，将原本复杂的技术概念一一净化，变得通俗易懂。我印象最深刻的是他对“神经网络”的讲解，他没有一开始就轰炸我大量的数学公式，而是从一个非常直观的比喻入手——人类大脑的神经元连接。通过这个比喻，我瞬间就能理解“权重”、“激活函数”这些概念的意义，仿佛看到了一个个微小的“处理器”在信息传递中扮演的角色。而且，书中对不同类型神经网络的介绍，也循序渐进，从简单的感知机到复杂的卷积神经网络和循环神经网络，每一种的引入都有其独特的应用场景和解决了什么样的问题，让我能够清晰地看到技术发展的脉络。我特别喜欢书中那种“循序渐进、层层递进”的讲解方式，不会让我感到突兀，也不会让我感到被信息淹没。而且，书中在讲解每个模型时，都会引用一些实际的例子，比如图像识别、语音识别等，这让我能够更直观地感受到这些技术在现实生活中的应用，从而激发了我更强的学习动力。读完这本书，我不再是那个对AI一知半解的门外汉，而是对这个领域有了初步的、扎实的认识，甚至跃跃欲试，想要自己动手去实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，与其说是介绍一种技术，不如说是揭示了一种理解世界的新视角。我原本以为机器学习只是一堆算法的堆砌，但这本书让我看到了其中蕴含的哲学深度。作者不仅仅是在讲解如何搭建模型，更是在探讨“学习”的本质，以及机器如何通过数据来“理解”和“预测”这个世界。他用一种非常引人入胜的方式，将那些抽象的数学模型转化为一个个生动的故事。例如，在讲解“决策树”时，他并没有直接抛出复杂的算法流程，而是设身处地地为我们描绘了一个“如果…那么…”的决策过程，就像我们在生活中做选择一样，一步步筛选信息，最终得出结论。这种贴近生活实际的讲解方式，极大地降低了学习门槛，同时也让我深刻地认识到，我们日常中的许多判断和决策，其实也遵循着类似的逻辑。更让我惊喜的是，书中对“特征工程”的讨论，让我明白，数据本身并不能直接告诉我们答案，关键在于我们如何从中提取出有用的信息。这就像一个侦探，需要从蛛丝马迹中寻找破案的关键线索。这本书让我开始重新审视我所接触到的各种信息，思考它们是如何被处理和分析的。读完之后，我感觉自己不再是被动地接收信息，而是能够更主动地去理解信息的生成逻辑，并对那些看似“智能”的应用有了更深刻的洞察。这是一种知识上的升华，也是一种思维方式的拓展。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一场关于数字宇宙的奇幻漂流！读完之后，我感觉自己像是从一片混沌的迷雾中跋涉而出，眼前豁然开朗，整个世界都被一层全新的、充满逻辑和规律的色彩所渲染。作者的叙事方式并非那种枯燥乏味的教科书式讲解，而是像一位技艺精湛的向导，带领我们穿越了由无数个相互连接的节点组成的复杂迷宫。每一个概念的引入都伴随着恰到好处的比喻和生动的实例，让我这个初学者也能轻松理解那些曾经遥不可及的抽象概念。比如，当他介绍“梯度下降”时，我脑海中不再是冰冷的数学公式，而是一个笨拙但执着的登山者，一步一步摸索着下山的路，即使偶尔走错方向，也能根据地形的反馈修正自己的步伐，最终找到谷底。这种将复杂理论“具象化”的能力，是这本书最让我惊叹的地方。而且，书中对模型训练过程的描述，不仅仅停留在“输入数据，输出结果”的层面，而是深入剖析了各种“调参”背后的逻辑，以及如何诊断和解决模型“过拟合”或“欠拟合”的问题。读到后面，我甚至能想象出模型在训练过程中，像一个初生的婴儿，一点点学习，一点点成长，最终学会识别猫和狗，甚至创作出令人惊叹的艺术作品。这本书让我意识到，我们习以为常的很多智能现象，背后都蕴藏着如此精巧的设计和深刻的原理。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一扇通往人工智能世界的奇妙之门，让我看到了无限的可能性。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习新知识最怕的就是“碎片化”。而这本书，就像一块巨大的拼图，将我之前零散的知识点一一拼接起来，构成了一幅完整而精美的画面。作者在梳理“无监督学习”的概念时，将“聚类”和“降维”等看似无关的算法，巧妙地联系在一起，让我看到了它们在探索数据内在结构方面的共同之处。他对于“K-Means”算法的讲解，就像是在指导我如何将一群人根据他们的共同特征分成不同的兴趣小组，既简单又直观。而当他引入“主成分分析（PCA）”时，我仿佛看到了一个魔法师，能够将高维度的复杂数据，浓缩成几个关键的维度，保留了大部分重要信息，大大简化了后续的分析。更让我惊喜的是，书中还穿插了对一些经典数据集的介绍，并结合这些数据集讲解了如何应用前面学到的算法进行分析。这让我的学习不再是纸上谈兵，而是有了实际的操作感。读完这本书，我感觉自己已经掌握了一套系统性的分析工具，面对海量数据，不再感到无从下手，而是能够运用所学知识，去发现隐藏在数据中的规律和价值。这是一种非常强大的赋能感，让我对未来的学习和应用充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

不错的神经网络学习资料，挺好的

评分☆☆☆☆☆

书整体很棒 纸质虽然会透但不是想象中那么糟糕 带回去慢慢看 很满意的购物

评分☆☆☆☆☆

不错 服务满意不错 服务满意 不错 服务满意 不错 服务满意 不错 服务满意 不错 服务满意 不错 服务满意

评分☆☆☆☆☆

书还没看，希望可以学到东西

评分☆☆☆☆☆

想买这本书很久了，快点开，已经清晰，这本书还是很经典，怎么学习神经网络自己学习。

评分☆☆☆☆☆

有些翻译的读起来比文言文都费劲

评分☆☆☆☆☆

隨便翻了一下，內容很詳實，下功夫才能學會的

评分☆☆☆☆☆

不错 服务满意不错 服务满意 不错 服务满意 不错 服务满意 不错 服务满意 不错 服务满意 不错 服务满意

评分☆☆☆☆☆

一直在京东购买 非常满意 会一直回购的。感谢。