神经网络是计算智能和机器学习的重要分支,在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中,影响最为广泛的是Simon Haykin的《神经网络原理》(第3版更名为《神经网络与机器学习》)。结合近年来神经网络和机器学习的最新进展,从理论和实际应用出发,全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术,并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。
注重对数学分析方法和理论的探讨,而且也非常关注神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题的应用。本书的可读性非常强,对神经网络的基本模型和主要学习理论进行了深入探讨和分析,通过大量的试验报告、例题和习题来帮助读者更好地学习神经网络。
参考:
《神经网络与机器学习(第3版)》高清英文PDF+中文PDF
中文和英文两版对比学习, 带目录书签。
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学习内容:
1. 基于随机梯度下降的在线学习算法;小规模和大规模学习问题。
2. 核方法,包括支持向量机和表达定理。
3. 信息论学习模型,包括连接、独立分量分析(ICA)、一致独立分量分析和信息瓶颈。
4. 随机动态规划,包括逼近和神经动态规划。
5. 逐次状态估计算法,包括卡尔曼和粒子滤波器。
6. 利用逐次状态估计算法训练递归神经网络。
7. 富有洞察力的面向计算机的试验。
原文地址:https://www.cnblogs.com/zyk01/p/10975418.html
时间: 2024-10-07 06:46:36