Neural Networks读书介绍
类别 | 页数 | 译者 | 网友评分 | 年代 | 出版社 |
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书籍 | 842页 | 2020 | Prentice Hall |
定价 | 出版日期 | 最近访问 | 访问指数 |
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USD 125.00 | 2020-02-20 … | 2020-03-06 … | 82 |
主题/类型/题材/标签
神经网络,AI,Neural,Machine_Learning,人工智能,Networks,计算机,NN,
作者
Simon Haykin ISBN:9780132733502 原作名/别名:《》
内容和作者简介
Neural Networks摘要
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).
作者简介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。
本书后续版本
未发行或暂未收录
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