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作  者: （加）海金 著作 申富饶 等 译者 定  价: 79 出 版 社: 机械工业出版社 出版日期: 2011年03月01日 页  数: 572 装  帧: 平装 ISBN: 9787111324133 ●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
●……

内容简介

本书是关于神经网络的全面的、有效的、可读性很强的、近期新的论述。全书共15章，主要内容包括rosenblatt感知器、通过回归建立模型、很小均方算法、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。  （加）海金 著作 申富饶 等 译者 Simon Haykin是靠前电子电气工程界的有名学者，加拿大皇家学会院士，IEEE会士，于1953年获得英国伯明翰大学博士学位，现任加拿大麦马斯特大学教授，在该校创办了通信研究实验室并长期担任主任。他曾经获得IEEE McNaughton奖章，在神经网络、通信、自适应滤波器等领域成果颇丰，著有多种标准教材。
    
神经网络与机器学习（原书第3版） 电子书 下载 mobi epub pdf txt

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