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深度學習
神經網絡與機器學習 版權信息
- ISBN：9787121482106
- 條形碼：9787121482106 ; 978-7-121-48210-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
神經網絡與機器學習 內容簡介
本書是關于神經網絡與機器學習的經典教材，完整、詳細地討論了各個主題，并且包含了相關的計算機實驗。全書共16章，主要內容包括神經網絡的定義、Rosenblatt感知器、回歸建模、*小均方算法、多層感知器、核方法和徑向基函數網絡、支持向量機、正則化理論、主成分分析、自組織映射、信息論學習模型、源于統計力學的隨機方法、動態規劃、神經動力學、動態系統狀態估計的貝葉斯濾波、動態驅動遞歸網絡。本書適合高等院校計算機、電子信息、軟件工程、智能工程等專業的高年級本科生和研究生學習使用，也可供相關領域的技術人員參考。
神經網絡與機器學習 目錄
第0章 導言 1
0.1 什么是神經網絡 1
0.2 人類大腦 4
0.3 神經元模型 6
0.4 視為有向圖的神經網絡 9
0.5 反饋 11
0.6 網絡結構 12
0.7 知識表示 15
0.8 學習過程 21
0.9 學習任務 23
0.10 結語 28
注釋和參考文獻 28
第1章 Rosenblatt感知器 29
1.1 引言 29
1.2 感知器 29
1.3 感知器收斂定理 30
1.4 高斯環境下感知器與貝葉斯分類器的關系 34
1.5 計算機實驗：模式分類 38
1.6 批量感知器算法 40
1.7 小結和討論 41
注釋和參考文獻 42
習題 42
第2章 回歸建模 43
2.1 引言 43
2.2 線性回歸模型：初步考慮 43
2.3 參數向量的*大后驗估計 45
2.4 正則化*小二乘估計與MAP估計的關系 48
2.5 計算機實驗：模式分類 49
2.6 *小描述長度原理 50
2.7 有限樣本量考慮 52
2.8 工具變量法 54
2.9 小結和討論 56
注釋和參考文獻 56
習題 56
計算機實驗 57
第3章 *小均方算法 58
3.1 引言 58
3.2 LMS算法的濾波結構 58
3.3 無約束優化：回顧 60
3.4 維納濾波器 64
3.5 *小均方算法 65
3.6 描述LMS算法和維納濾波器偏差的馬爾可夫模型 67
3.7 朗之萬方程：布朗運動的特點 67
3.8 庫什納直接平均法 68
3.9 小學習率參數的統計LMS學習理論 69
3.10 計算機實驗I：線性預測 71
3.11 計算機實驗II：模式分類 72
3.12 LMS算法的優缺點 73
3.13 學習率退火計劃 74
3.14 小結和討論 75
注釋和參考文獻 76
習題 76
第4章 多層感知器 79
4.1 引言 79
4.2 一些預備知識 80
4.3 批量學習與在線學習 81
4.4 反向傳播算法 83
4.5 異或問題 91
4.6 提升反向傳播算法性能的啟發式算法 92
4.7 計算機實驗：模式分類 96
4.8 反向傳播和微分 96
4.9 黑塞矩陣及其在在線學習中的作用 99
4.10 學習率的*優退火和自適應控制 101
4.1
展開全部
神經網絡與機器學習 作者簡介
[加]西蒙·赫金(Simon Haykin)，國際電子電氣工程界著名學者，加拿大皇家學會院士，IEEE會士，1953年獲得英國伯明翰大學博士學位，現任加拿大麥克馬斯特大學教授，在麥克馬斯特大學校創辦了通信研究實驗室并長期擔任實驗室主任。曾獲IEEE McNaughton獎，在神經網絡、通信、自適應濾波器等領域成果頗豐，著有多種標準教材。 苑希民，男，教授/研究員，博士生導師，天津大學水災害研究所所長。國家科技創新領軍人才評審專家、國家自然科學基金重點基金會評專家、國家科技獎項和科技項目評審專家、中國博士后科學基金評審專家、水利部科技獎項和創新人才團隊評審專家、智慧水利試點項目技術專家、省級科技獎項和科技項目評審專家、河北工程大學高層次人才、天津市工程建設價格咨詢專家、國際水利學會(IAHR)會員、中國水利學會水力學專業委員會與城市水利專業委員會委員等。長期從事防洪智能減災與水利信息化研究工作，主要開展防洪減災安全、洪水風險管理、智慧水利(城市)與大數據分析、流域防汛應急指揮決策、城市防災減災規劃與防汛預警應急處置、洪水監測預警預報、水流智能模擬計算、水利工程安全監測與智能管理、水庫調度與雨洪資源化利用、水資源優化配置、人工智能算法等理論與技術研究。
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