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

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发表于2025-04-27

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

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##两年前看的了,买了一本此书的第二版 很不错 数学分析比较详细 特别是书中有许多很有启发性的例题 至于翻译我觉得还不错 虽然有些明显的印刷错误(特别是忘记了负号)  

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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!  

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##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...  

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##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...  

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##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...  

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##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...  

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