神经网络与机器学习（原书第3版） pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

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[加] Simon Haykin 申富饶

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发表于2024-10-07

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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。

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。

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用户评价

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...

评分☆☆☆☆☆

##垃圾翻译。 P370 马尔克夫链的遍历性 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...

评分☆☆☆☆☆

##这本书是年头多了，讲正则化部分给我印象深刻，不建议从这本入手。

评分☆☆☆☆☆

##原书：Neural Networks and Learning Machines 土豪，注意，这是 Learning Machines, 而不是 Machine Learning 神经网络与学习机会更好。

评分☆☆☆☆☆

##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...

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