类神经网络是计算机科学中的一个重要分支，它试图通过模拟人脑中的神经元和它们之间的连接，构建出能够执行特定任务的计算模型。Simon Haykin教授所著的《Neural Networks and Learning Machines Third Edition》是该领域内的经典教材，经过多年的更新迭代，已成为许多高校和研究机构所采用的教学参考书。
本书的第三版不仅延续了前一版中关于类神经网络的基础知识和应用，还涵盖了自适应滤波器的相关内容。类神经网络在处理非线性问题和模式识别领域具有特别的优势。自适应滤波器则通过自动调整自身的参数，对信号处理过程中的噪声进行消除或抑制。二者的结合，可以应用在包括语音识别、图像处理、控制工程等多个领域。
在学习类神经网络时，需要了解其基本组成单元——人工神经元（Artificial Neuron）的概念，以及神经元是如何通过加权连接形成网络的。加权连接的权重（weights）在学习过程中通过特定算法进行调整，以达到对输入数据进行处理的目的。其中常用的算法包括反向传播（Backpropagation）算法，通过误差反向传播的方式，实现网络权重的优化。
在类神经网络的发展历程中，有两个非常重要的概念，即感知器（Perceptron）和反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network）。感知器是类神经网络中最简单的模型，由Frank Rosenblatt于1957年提出，主要用于处理线性可分问题。而反向传播神经网络则在1986年由David Rumelhart等人提出，是对多层前馈神经网络进行有效训练的一种算法，它解决了多层网络难以训练的问题，使得类神经网络在更多领域得到应用。
在类神经网络的训练方法中，梯度下降（Gradient Descent）算法占据核心地位。梯度下降算法通过计算损失函数关于网络参数的梯度，指导网络参数的更新方向，目的是最小化损失函数，从而提高网络的性能。当处理非凸优化问题时，梯度下降可能遇到局部最小值问题，因此需要采用一些改进策略，如动量法（Momentum）、自适应学习率算法（如Adam和RMSprop）等。
本书的第三版由于涉及的版权限制，出版社要求读者在复制、存储、检索系统或通过任何形式或手段传输书籍内容之前，应从出版社获得相应的许可。这体现了作者和出版社对知识产权保护的重视。
在作者对书籍的致谢中，提到了他的妻子Nancy，感谢她一直以来的耐心和支持。同时也向无数对类神经网络做出原创贡献的研究人员、进行批判性反馈的许多审稿人、以及他的研究生团队表示感谢。这体现了该书背后所凝聚的团队努力和科研精神。
出版信息方面，这本书由Simon Haykin所著，他是加拿大麦克马斯特大学的教授。本书由Pearson Education出版，并且在全球范围内拥有多个出版社和销售点，显示了该书的国际影响力。
本书的版权信息、出版信息和版权声明被详细记录，遵循了美国图书馆编目出版数据的规范，并且本书印刷在美国完成。为了保护知识产权，版权信息还特别注明，任何未经授权的复制、存储、检索和传输都是不允许的，读者应当在使用相关内容前获取出版社的许可。
总体而言，《Neural Networks and Learning Machines Third Edition》是一本深入介绍类神经网络和学习机器的教科书，不仅包括了基础知识，还涵盖了最新研究成果和教学方法，是计算机科学和相关工程领域专业人士的重要参考资料。
