神经网络

Name: Neural networks
Author: Simon S. Haykin

Neural networks: a comprehensive foundation

Simon S. Haykin · 初版 1994 年

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4位 HN 评论者

简介

本书从工程学视角对神经网络进行了目前最为全面的论述。内容详实、结构严密且紧跟前沿，深入探讨了这一新兴技术的各个关键方面，包括学习过程、反向传播学习、径向基函数网络、自组织系统、模块化网络、时间处理与神经动力学，以及神经网络的 VLSI 实现。由顶级工程教材作者以简练流畅的笔触撰写，化繁为简、通俗易懂，非常适合……

Hacker News 读者推荐

加拿大这地方确实有点东西，因为早在 90 年代，关于神经网络最好的一本书（反正我当年啃过）就是 Simon Haykin 写的《神经网络：全面基础》（Neural Networks: A Comprehensive Foundation）[1] [1] https://en.wikipedia.org/wiki/Simon_Haykin
wslh 在 HN 的推荐

……大家觉得打牢坚实基础最好的书是哪些：Pattern Recognition and Machine Learning - Bishop；Deep Learning - Goodfellow, Bengio, Courville；Neural Smithing - Reed, Marks；Neural Networks - Haykin；Artificial Intelligence - Haugeland
mfrieswyk 在 HN 的推荐

……向他人展示信息的热情。至于需要哪些工具？以下是我的看法。计算机科学（数据挖掘、机器学习）：- 硬核科学书籍，比如 Chris Bishop 的 PRML，或者 Haykin 的 Neural Networks；- 有趣的代码实现，比如 Toby Segaran 的《集体智慧编程》（Programming Collective Intelligence）；- 看看这些人做的实际落地：http://www.doloreslabs.com/ 统计学：- 扎实的基础……
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