题名:
Neural networks and learning machines   / (加) Simon Haykin著 ,
ISBN:
978-7-121-43221-7 价格: CNY129.00
语种:
eng
载体形态:
xx, 887页 图 24cm
出版发行:
出版地: 北京 出版社: 电子工业出版社 出版日期: 2022
内容提要:
本书是关于神经网络的经典教材, 完整、详细地讨论了各个主题, 且包含了相关的计算机实验。全书共15章, 主要内容包括神经网络的定义、Rosenblatt感知器、回归建模、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、主成分分析、自组织映射、信息论学习模型、源于统计力学的随机方法、动态规划、神经动力学、动态系统状态估计的贝叶斯滤波、动态驱动递归网络。 
主题词:
人工神经网络   高等学校
主题词:
机器学习   高等学校
中图分类法:
TP18 版次: 5
主要责任者:
赫金
责任者附注:
责任者规范汉译姓: 赫金