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Simon Haykin

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发表于2025-04-03

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Prentice Hall 1998-07-06 Hardcover 9780132733502

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具体描述

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。

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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用户评价

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##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...

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##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...

评分☆☆☆☆☆

前面几章将神经网络的写得很好！

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##总体看来，原著的结构性是比较强的，而且原著作者是经过信号处理转过来的，以LMS作为BP 的引导这块感觉挺有新意，同时不仅从数学分析方法，更重要的是从贝叶斯估计入手，更容易理解机器学习是一种统计推断，而不是看起来完美的微积分推导。但是，翻译的人，对，就是那个姓申的...

评分☆☆☆☆☆

##内容不及后续版本来的多，但是主线非常清晰，入门的话这个最好了。看着看着，我想起了那一句老话：一人翻为佳，二人翻为庸，三人翻为渣，若是三人等，则弗如渣渣 —————————— 这本书的译者不知道是不大熟悉这方面，还是机翻习惯了？这本书本身大多是数学理论的堆砌，没有比较好的基础很难看懂，加上译者含混过关，大量的机翻体验与...

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