Нейронная сеть и машинное обучение Dangdang [Оригинальная книга 3 -е издание] Промышленные сельскохозяйственные технологии Телекоммуникационные машины индустрия индустрия пресса на искренней книге
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Связанное чтение>>>
| Название продукта: | формат: | 128 | |
| Автор: | (Плюс) Хайджин | Цены: | 79.00 |
| Номер ISBN: | 9787111324133 | Время публикации: | 2011-03-01 |
| Издательство: | Машиностроительная промышленность Пресса | Время печати: | 2011-03-01 |
| Издание: | 1 | Время печати: | 1 |
Издатель
Переводчик
Предисловие
Сокращение и символ
термин
Глава 0 Введение
0,1 Что такое нейронная сеть
0,2 человеческий мозг
0,3 нейрон модель
0,4 нейронные сети, которые рассматриваются как направленные графики
0,5 обратная связь
0.6 СЕТИВНАЯ СТРУКТУРА
0.7 Представление знаний
0,8 Процесс обучения
0,9 Учебная задача
0.10 конечный язык
Примечание и ссылки
Глава период Розенблатта
1.1 Введение
1.2 Восприятие
1.3 Теорема
1.4 Связь между Perceptron и байесовским классификатором в гауссовой среде
1.5 Компьютерный эксперимент: классификация режимов
1.6 Алгоритм восприятия партии
1.7 Резюме и обсуждение
Примечание и ссылки
упражнение
Глава 2 установить модель, вернувшись в
2.1 Введение
2.2 Модель линейной регрессии: предварительное рассмотрение
2.3 Параметр векторный пост -тест оценки
2.4 Взаимосвязь между регулярным и оценкой карты регулярных маленьких двух -умножений
2.5 Компьютерный эксперимент: классификация режимов
2.6 Принцип длины небольшого описания
2,7 Фиксированный размер выборки рассмотрим
2.8 Метод переменной инструментов
2.9 Резюме и обсуждение
Примечание и ссылки
упражнение
Глава 3 Алгоритм небольшого мандарина
3.1 Введение
3.2 Структура фильтра алгоритма LMS
3.3 Uncestored: Review
3.4 Virgin Filter
3.5 Маленький квадратный алгоритм
3.6 Нарисуйте отклонение алгоритма LMS и фильтра Weina с моделью Malcov
3.7 Уравнение Лангжитана: характеристики коричневого движения
3,8 Средний метод Kushner Direct
3.9 Статистическая теория обучения LMS в соответствии с небольшими параметрами скорости обучения
3.10 Компьютерный эксперимент ⅰ: линейный прогноз
3.11 Компьютерный эксперимент ⅱ: классификация режима
3.12 Преимущества и ограничения алгоритма LMS
3.13 План анонсов обучения
3.14 Резюме и обсуждение
Примечание и ссылки
Упражнение 7
Глава 4 Multi -Layer Peris
Глава 5 Ядерные методы и сеть радиальной базовой функции
Глава 6
Глава 7 Теория регуляризации
Глава 8 Анализ основного собрания
ГЛАВА 9 Само -Органическая карта
Глава 0 Теория информации Модель обучения
Глава 1 Случайный метод корней в статистической механике
Глава 2 Динамическое планирование
3 Главы Dynamics
Глава 4 Байесовская фильтрация для динамической оценки состояния системы
Глава 5 Динамические драйвные рекурсивные сети
Рекомендации
......Эта книга является тщательным, очень читаемым и * обсуждением нейронных сетей.Книга имеет 15 глав, а ее основное содержимое включает в себя Rosenblatt Perceptron, построение модели посредством регрессии, небольшой средний алгоритм квадрата, многослойный персептрон, метод ядра и сеть радиальной базисной функции, машина вектора поддержки, теория регуляризации, анализ основных компонентов, самостоятельный направленное организационное картирование, модель обучения теории информации, динамическое программирование, нейродинамика, байесовская фильтрация для динамической оценки состояния системы и т. Д.
Эта книга подходит для учебных материалов для выпускников и студентов, связанных с компьютерными специальностями в колледжах и университетах.
......Саймон Хейкин - ученый в Международной электронном и электротехнике, сотрудник Королевского канадского общества и сотрудник IEEE. Университет в Канаде.Он выиграл медаль IEEE McNaughton и достиг больших результатов в нейронных сетях, коммуникациях, адаптивных фильтрах и других областях, и написал множество стандартных учебников.
