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(美)Martin T.Hagan Howard B.Demuth Mark Beale

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发表于2025-05-18

商品介绍

2002-8 平装 9787111108412

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书籍描述

Martin T.Hagan,Howard B.Demuth:Neural Network Design Original copyright @ 1996 by PWS Publishing Company.All rights reserved. First published by PWS Publishing Company,a division of Thomsin Learning,United States of America. Reprinted for People's Republic of China by Thomson Asia Pte Ltd and China Machine Press and CITIC Publishing House under the arthorization of Thomson Learning.No part of this book may be reproduced in any form without the the prior written permission of Thomson Learing and China Machine Perss.

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读者评价

评分☆☆☆☆☆

一句话：娓娓道来，醍醐灌顶！比国内的教材好多了！只需要读者有一点点数学知识（也就是懂一点点高数、线代的皮毛，不懂也可以，作者会负责地在书中相关地方讲述）就可以了！

评分☆☆☆☆☆

##这段时间做毕业设计才看的这本书，全书循序渐进，开篇介绍了一下神经网络发展的概况，接着用几个简单的例子让读者对神经网路有一个比较感性的认识，然后有一些数学基础的补充，对线性代数和微积分的一部分内容进行了简单的介绍，再后面就是各种模型，按照目录的顺序读下去很容...

评分☆☆☆☆☆

##辞掉了工作，回家过年玩，拿出这本书来又看了一遍，说说这次的感觉： 1 比起第一次接触神经网络时感觉这本书简单多了，读第二遍速度要快得多，并且也更理解一些原理上的东西 2 不神秘了。第一次读的时候感觉神经网络很强大，可以设计出许多很厉害的东西来，现在却不这样认为了...

评分☆☆☆☆☆

##递归神经网络（RNN） RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKey keyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没...

评分☆☆☆☆☆

##24 页式 3.15 p_2^T 的值应为 [1 1 -1] 37 页式 4.33 第二行应为如果e=-1 92 页式 7.9 P_1^T 应为 p_1^T 115 页式 8.47 c^TΛC 应为 c^TΛc 未完，边看边记凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字数凑字...

评分☆☆☆☆☆