《神经网络原理(S.Haykin)》免费下载

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神经网络是计算智能和机器学习研究的最活跃的分支之一。本书全面系统地介绍神经网络的基本概念、系统理论和实际应用。
神经网络动力学模型研究由短期记忆和分层前馈网络构成的动态系统，反馈非线性动态系统的稳定性和联想记忆，以及另一类非线性动态驱动的递归网络系统。
本书注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理和控制系统等实际工程问题中的应用。书中包含大量例题和习题，并配有13个基于MATLAB软件的计算机实验程序。
本书适于作研究生或大学高年级学生的教材，也可作希望深入学习神经网络的科技人员的参考书。前言
缩写和符
第1章导言
第2章学习过程
第3章单层感知器
第4章多层感知器
第5章径向基函数网络
第6章支持向量机
第7章委员会机器
第8章主分量分析
第9章自组织映射
第10章信息论模型
第11章植根于统计力学的随机机器和它们的逼近
第12章神经动态规划
第13章使用前馈网络的时序处理
第14章神经动力学
第15章动态驱动的递归网络