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神经网络与机器学习(原书第3版)

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  • 日期: 2021-02-19
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标签: 神经网络

人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。

机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

《神经网络与机器学习(原书第3版)》作者:[加]  Simon  Haykin,译者:  申富饶  /  徐烨  /  郑俊  /  晁静,2011年出版。

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。

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jyy2020
非常有用的资源,谢谢。
2021-04-21 15:19:07回复
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