不错的一本书
2010-12-25
我的研究生课程Neural Networks就是用的本书第二版。因为教授说了,他不喜欢更新的第三版。
感觉本书基本涵盖了神经网络的许多基础部分和重要方面。像Back Propagation, Radial-Basis Function,Self-Organizing Maps,以及single neuron中的Hebbian Learning, Competitive Learning和LMS Learning。
不过书中在Multi-Layer Neuron的Back Propagation算法总结中,关于momentum term的部分,公式有错误。
在课上,教授除了讲述这些最为经典的模型之外,还补充了学术界当下比较盛行的Adaptive Resonance Theory网络。这部分是本书没有涵盖的内容,也许与出版时间较早有关吧。
一学期读下来,感觉全书采用了较多数学描述,虽然理解起来需要些时间,但对于即学即用,编程仿真,却是再方便不过。在此推荐一下