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神经网络与深度学习实战:Python+Keras+TensorFlow

作者:陈屹

出版社:机械工业出版社

ISBN:9787111632665

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神经网络与机器学习(原书第3版) 评分:

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》)。在本书中,作者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。 本书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的应用。本书的可读性非常强,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。 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。 本书特色: 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。 出版者的话 译者序 前言 缩写和符号 术语 第0章 导言1 0.1 什么是神经网络1 0.2 人类大脑4 0.3 神经元模型7 0.4 被看作有向图的神经网络10 0.5 反馈11 0.6 网络结构13 0.7 知识表示14 0.8 学习过程20 0.9 学习任务22 0.10 结束语27 注释和参考文献27 第1章 Rosenblatt感知器28 1.1 引言28 1.2 感知器28 1.3 感知器收敛定理29 1.4 高斯环境下感知器与贝叶斯分类器的关系33 1.5 计算机实验:模式分类36 1.6 批量感知器算法38 1.7 小结和讨论39 注释和参考文献39 习题40 第2章 通过回归建立模型28 2.1 引言41 2.2 线性回归模型:初步考虑41 2.3 参数向量的最大后验估计42 2.4 正则最小二乘估计和MAP估计之间的关系46 2.5 计算机实验:模式分类47 2.6 最小描述长度原则48 2.7 固定样本大小考虑50 2.8 工具变量方法53 2.9 小结和讨论54 注释和参考文献54 习题55 第3章 最小均方算法56 3.1 引言56 3.2 LMS算法的滤波结构56 3.3 无约束最优化:回顾58 3.4 维纳滤波器61 3.5 最小均方算法63 3.6 用马尔可夫模型来描画LMS算法和维纳滤波器的偏差64 3.7 朗之万方程:布朗运动的特点65 3.8 Kushner直接平均法66 3.9 小学习率参数下统计LMS学习理论67 3.10 计算机实验Ⅰ:线性预测68 3.11 计算机实验Ⅱ:模式分类69 3.12 LMS算法的优点和局限71 3.13 学习率退火方案72 3.14 小结和讨论73 注释和参考文献74 习题74 第4章 多层感知器77 4.1 引言77 4.2 一些预备知识78 4.3 批量学习和在线学习79 4.4 反向传播算法81 4.5 异或问题89 4.6 改善反向传播算法性能的试探法90 4.7 计算机实验:模式分类94 4.8 反向传播和微分95 4.9 Hessian矩阵及其在在线学习中的规则96 4.10 学习率的最优退火和自适应控制98 4.11 泛化102 4.12 函数逼近104 4.13 交叉验证107 4.14 复杂度正则化和网络修剪109 4.15 反向传播学习的优点和局限113 4.16 作为最优化问题看待的监督学习117 4.17 卷积网络126 4.18 非线性滤波127 4.19 小规模和大规模学习问题131 4.20 小结和讨论136 注释和参考文献137 习题138 第5章 核方法和径向基函数网络144 5.1 引言144 5.2 模式可分性的Cover定理144 5.3 插值问题148 5.4 径向基函数网络150 5.5 K-均值聚类152 5.6 权向量的递归最小二乘估计153 5.7 RBF网络的混合学习过程156 5.8 计算机实验:模式分类157 5.9 高斯隐藏单元的解释158 5.10 核回归及其与RBF网络的关系160 5.11 小结和讨论162 注释和参考文献164 习题165 第6章 支持向量机168 6.1 引言168 6.2 线性可分模式的最优超平面168 6.3 不可分模式的最优超平面173 6.4 使用核方法的支持向量机176 6.5 支持向量机的设计178 6.6 XOR问题179 6.7 计算机实验:模式分类181 6.8 回归:

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上传时间:2015-07 大小:63MB
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