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Neural Networks and Learning Machines: A Comprehensive Foundation
 
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Neural Networks and Learning Machines: A Comprehensive Foundation (Gebundene Ausgabe)

von Simon Haykin (Autor)
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Produktinformation

  • Gebundene Ausgabe: 936 Seiten
  • Verlag: Prentice Hall; Auflage: 3 (28. Dezember 2008)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 0131471392
  • ISBN-13: 978-0131471399
  • Größe und/oder Gewicht: 23,4 x 18 x 3,8 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
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Produktbeschreibungen

Kurzbeschreibung

For graduate-level neural network courses offered in the departments of Computer Engineering, Electrical Engineering, and Computer Science. Renowned for its thoroughness and readability, this well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment of neural networks from an engineering perspective. Refocused, revised and renamed to reflect the duality of neural networks and learning machines, this edition recognizes that the subject matter is richer when these topics are studied together. Ideas drawn from neural networks and machine learning are hybridized to perform improved learning tasks beyond the capability of either independently.

Synopsis

For graduate-level neural network courses offered in the departments of Computer Engineering, Electrical Engineering, and Computer Science. Renowned for its thoroughness and readability, this well-organized and completely up-to-date text remains the most comprehensive treatment of neural networks from an engineering perspective. Refocused, revised and renamed to reflect the duality of neural networks and learning machines, this edition recognizes that the subject matter is richer when these topics are studied together. Ideas drawn from neural networks and machine learning are hybridized to perform improved learning tasks beyond the capability of either independently.
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5.0 von 5 Sternen Hervorragendes Buch, Excellent Book, 22. Juli 2009
Von Dr. Nils Goerke (Bonn) - Alle meine Rezensionen ansehen
(REAL NAME)   
Diese Rezension stammt von: Neural Networks and Learning Machines: A Comprehensive Foundation (Taschenbuch)
In der dritten Auflage wird das Thema neuronale Netze um wichtige und moderne Aspekte des maschinellen Lernens erweitert, der geänderte Titel trägt dieser erweiterten inhaltlichen Ausrichtung auch konsequent Rechnung.
Jedes Themengebiet wird von den Grundlagen, über die wichtigsten Aspekte bis zum aktuellen "State of the Art" mit steigendem Anspruch gekonnt behandelt. Die Erläuterungen und Herleitungen sind durch Formeln und Diagramme, bzw. Zeichnungen unterstützt und bieten dadurch ein angenehmes Lesevergnügen. Die Aufteilung der Kapitel und die Strukturierung des Textes ist didaktisch sehr gut gelungen. Die Beispiele sind verständlich gewählt, die Aufgaben sind hilfreich gestaltet. Schön ist die Rubrik "Computer Experiments", die einen Einsteig in die praktische Seite vermittelt.
Wem die fundierten mathematischen Abschnitte zu kompliziert erscheinen, oder wer sich nur einen groben Eindruck verschaffen will kann problemlos bei einem Ersten lesen die Formeln überspringen und dennoch die wesentlichen Aussagen mitnehmen. Sofern nötig, lassen sich dann später diese Passagen immer noch nacharbeiten. Etwas mathematische Grundkenntnisse sind allerdings von Nöten, um die zum Teil sehr anspruchsvollen Inhalte auch nutzen zu können. Wer aus einem naturwissenschaftlichen Fach, aus den Ingenieurwissenschaften oder aus den Wirtschaftswissenschaften kommt, sollte mit der Mathematik problemlos zurechtkommen.

Insgesamt ist dieses Buch sowohl für interessierte Anfänger auf diesem Gebiet als auch für "alte Hasen" als Nachschlagewerk und zur Weiterbildung uneingeschränkt nutzbar. Wer sich professionell mit diesem Gebiet beschäftigt, kommt eigentlich an diesem Buch nicht vorbei.


In the third edition of this book, the subject of neural networks is extended by demanding and modern aspects of machine learning; it was, therefore consistent to alter the title accordingly.
Each topic is explained, from the basics, over the most important aspects, to the "state of the art", in such a way that it gradually increases the skills required. The explanations are supported by formulas and diagrams, which make the reading fun and comprehensible. The structure of the chapters and the organisation of the text is exemplary in regard to didactics.
The chosen examples and problems are informative and support the understanding of the demanding content. The section "Computer Experiments" at the end of each chapter is a very useful extension, allowing the reader to acquire practical experience.
If the mathematical passages seem to be too complicated, or if you just want to get an idea of the subject, you can easily skip these passages and still get the main point. If necessary, theses passages you could be reworked at a later point. A basic mathematical knowledge is nevertheless necessary to understand and benefit from the demanding content. Persons with background in natural science, engineering or economics should have no problems with this book.
All together, this book is suitable not only for interested beginners but also for skilled professionals, both as a reference book and for advanced studies. If you are a professional in this field, you cannot get around this book.
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