神經網絡是計算智能和機器學習的重要分支,在諸多領域都取得瞭很大的成功。在眾多神經網絡著作中,影響較為廣泛的是Simon Haykin的《神經網絡原理》(第3版更名為《神經網絡與機器學習》)。在本書中,作者結閤近年來神經網絡和機器學習的新進展,從理論和實際應用齣發,全麵、係統地介紹瞭神經網絡的基本模型、方法和技術,並將神經網絡和機器學習有機地結閤在一起。
《神經網絡與機器學習》不但注重對數學分析方法和理論的探討,而且也非常關注神經網絡在模式識彆、信號處理以及控製係統等實際工程問題的應用。本書的可讀性非常強,作者舉重若輕地對神經網絡的基本模型和主要學習理論進行瞭深入探討和分析,通過大量的試驗報告、例題和習題來幫助讀者更好地學習神經網絡。
本版在前一版的基礎上進行瞭廣泛修訂,提供瞭神經網絡和機器學習這兩個越來越重要的學科的新分析。
本書特色:
1. 基於隨機梯度下降的在綫學習算法;小規模和大規模學習問題。
2. 核方法,包括支持嚮量機和錶達定理。
3. 信息論學習模型,包括連接、獨立分量分析(ICA)、一緻獨立分量分析和信息瓶頸。
4. 隨機動態規劃,包括逼近和神經動態規劃。
5. 逐次狀態估計算法,包括卡爾曼和粒子濾波器。
6. 利用逐次狀態估計算法訓練遞歸神經網絡。
7. 富有洞察力的麵嚮計算機的試驗。
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