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神经网络与机器学习-原书第3版 版权信息
- ISBN：9787111324133
- 条形码：9787111324133 ; 978-7-111-32413-3
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
神经网络与机器学习-原书第3版 内容简介
本书是关于神经网络的全面的、彻底的、可读性很强的、*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、*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。
神经网络与机器学习-原书第3版 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
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
展开全部
神经网络与机器学习-原书第3版 作者简介
Simon Haykin是国际电子电气工程界的著名学者，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，现任加拿大麦克马斯特大学教授，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。
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