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Neural Networks

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Simon Haykin



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發表於2025-04-03


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Prentice Hall 1998-07-06 Hardcover 9780132733502

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具體描述

Simon Haykin 於1953年獲得英國伯明翰大學博士學位,目前為加拿大McMaster大學電子與計算機工程係教授、通信研究實驗室主任。他是國際電子電氣工程界的著名學者,曾獲得IEEE McNaughton金奬。他是加拿大皇傢學會院士、IEEE會士,在神經網絡、通信、自適應濾波器等領域成果頗豐,著有多部標準教材。

本書是關於神經網絡的全麵的、徹底的、可讀性很強的、最新的論述。全書共15章,主要內容包括Rosenblatt感知器、通過迴歸建立模型、最小均方算法、多層感知器、核方法和徑嚮基函數網絡、支持嚮量機、正則化理論、主分量分析、自組織映射、信息論學習模型、動態規劃、神經動力學、動態係統狀態估計的貝葉斯濾波等。

本書適閤作為高等院校計算機相關專業研究生及本科生的教材,也可供相關領域的工程技術人員參考。

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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前麵幾章將神經網絡的寫得很好!

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##垃圾翻譯。 P370 馬爾剋夫鏈的遍曆性 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...  

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##內容不及後續版本來的多,但是主綫非常清晰,入門的話這個最好瞭。 看著看著,我想起瞭那一句老話:一人翻為佳,二人翻為庸,三人翻為渣,若是三人等,則弗如渣渣 —————————— 這本書的譯者不知道是不大熟悉這方麵,還是機翻習慣瞭? 這本書本身大多是數學理論的堆砌,沒有比較好的基礎很難看懂,加上譯者含混過關,大量的機翻體驗與...  

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##神經網絡不僅是現在的思維模式,計算機的將來計算模式,還是簡單的細胞的運算模式。他們沒有真正的思考,而是計算。計算是機器也能夠做到的,因此不管人是否理解或者機器是否知道,都可以從容應對。而不知道的事物如此之多,因此不必擔心他們會自動的進入圈套。他們不僅是可以...  

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前麵幾章將神經網絡的寫得很好!

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