标题：神经网络与机器学习
版权信息
书 名: 神经网络与机器学习
作　者：(加拿大)SimonHaykin
出版社： 机械工业出版社
出版时间： 2009
ISBN: 9787111265283
开本： 16
定价: 69.00 元
内容简介
《神经网络与机器学习(英文版第3版)》的可读性非常强，作者举重若轻地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。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SimonHaykin的《神经网络原理》(第4版更名为《神经网络与机器学习》）。《神经网络与机器学习(英文版第3版)》不但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中的应用。
本版在前一版的基础上进行了广泛修订，提供了神经网络和机器学习这两个越来越重要的学科的最新分析。[1]
作者简介
SimonHaykin，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IEEEMcNaughton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。
编辑推荐
《神经网络与机器学习(英文版第3版)》特色：
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。
核方法，包括支持向量机和表达定理。
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。
随机动态规划，包括逼近和神经动态规划。
逐次状态估计算法，包括Kalman和粒子滤波器。
利用逐次状态估计算法训练递归神经网络。
富有洞察力的面向计算机的试验。
目录
Preface
Acknowledgements
AbbreviationsandSymbols
GLOSSARY
Introduction
1WhatisaNeuralNetwork?
2TheHumanBrain
3ModelsofaNeuron
4NeuralNetworksViewedAsDircctedGraphs
5Feedback
6NetworkArchitecturns
7　KnowledgeRepresentation
8LearningProcesses
9Learninglbks
10ConcludingRemarks
NotesandRcferences
Chapter1Rosenblatt'sPerceptrou
1.1Introduction
1.2Perceptron
1.31hePcrceptronConvergenceTheorem
1.4RelationBetweenthePerceptronandBayesClassifierforaGaussianEnvironment
1.5ComputerExperiment：PatternClassification
1.6TheBatchPerceptronAlgorithm
1.7SummaryandDiscussion
NotesandRefercnces
Problems
Chapter2ModelBuildingthroughRegression
2.1Introduction68
2.2LinearRegressionModel：PreliminaryConsiderafions
2.3MaximumaPosterioriEstimationoftheParameterVector
2.4RelationshipBetweenRegularizedLeast-SquaresEstimationandMAPEstimation
2.5ComputerExperiment：PatternClassification
2.6TheMinimum.Description-LengthPrinciple
2.7RniteSample—SizeConsiderations
2.8TheInstrumental，variablesMethod
29SummaryandDiscussion
NotesandReferences
Problems
Chapter3TheLeast—Mean-SquareAlgorithm
3.1Introduction
3.2FilteringStructureoftheLMSAlgorithm
3.3Unconstrainedoptimization：aReview
3.4ThCWienerFiIter
3.5neLeast.Mean.SquareAlgorithm
3.6MarkovModelPortrayingtheDeviationoftheLMSAlgorithmfromtheWienerFilter
3.7TheLangevinEquation：CharacterizationofBrownianMotion
3.8Kushner’SDirect.AveragingMethod
3.9StatisticalLMSLearningIheoryforSinailLearning—RateParameter
3.10ComputerExperimentI:LinearPTediction
3.11ComputerExperimentII：PatternClassification
3.12VirtucsandLimitationsoftheLMSAIgorithm
3.13Learning.RateAnnealingSchedules
3.14SummaryandDiscussion
NotesandRefefences
Problems
Chapter4MultilayerPereeptrons
4.1IntroductlOn
4.2SomePreliminaries
4.3BatchLearningandon.LineLearning
4.4TheBack.PropagationAlgorithm
45XORProblem
4.6HeuristicsforMakingtheBack—PropagationAlgorithmPerfoITnBetter
4.7ComputerExperiment：PatternClassification
4.8BackPropagationandDifferentiation
4.9TheHessianandlIsRole1nOn-LineLearning
4.10OptimalAnnealingandAdaptiveControloftheLearningRate
4.11Generalization
4.12ApproximationsofFunctions
4.13Cross.Vjlidation
4.14ComplexityRegularizationandNetworkPruning
4.15VirtuesandLimitationsofBack-PropagationLearning
4.16SupervisedLearningViewedasanOptimizationProblem
4.17COUVOlutionaINetworks
4.18NonlinearFiltering
4.19Small—SealeVerSusLarge+ScaleLearningProblems
4.20SummaryandDiscussion
NotesandRCfcreilces
Problems
Chapter5KernelMethodsandRadial-BasisFunctionNetworks
5.1Intreduction
5.2Cover’STheoremontheSeparabilityofPatterns
5.31heInterpolationProblem
54Radial—Basis—FunctionNetworks
5.5K.McansClustering
5.6RecursiveLeast-SquaresEstimationoftheWeightVector
57HybridLearningProcedureforRBFNetworks
58ComputerExperiment：PatternClassification
5.9InterpretationsoftheGaussianHiddenUnits
5.10KernelRegressionandItsRelationtoRBFNetworks
5.11SummaryandDiscussion
NotesandReferences
Problems
Chapter6SupportVectorMachines
Chapter7RegularizationTheory
Chapter8Prindpal-ComponentsAaalysis
Chapter9Self-OrganizingMaps
Chapter10Information-TheoreticLearningModels
Chapter11StochasticMethodsRootedinStatisticalMechanics
Chapter12DynamicProgramming
Chapter13Neurodynamics
Chapter14BayseianFilteringforStateEstimationofDynamicSystems
Chaptel15DynamlcaayDrivenRecarrentNetworks
Bibliography
Index
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