神经网络是计算智能和机器学习的重要分支,在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中,影响较为广泛的是Simon Haykin的《神经网络原理》(第3版更名为《神经网络与机器学习》)。在本书中,作者结合近年来神经网络和机器学习的新进展,从理论和实际应用出发,全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术,并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。 本版在前一版的基础上进行了广泛修订,提供了神经网络和机器学习这两个越来越重要的学科的新分析。 本书特色: 1. 基于随机梯度下降的在线学习算法;小规模和大规模学习问题。 2. 核方法,包括支持向量机和表达定理。 3. 信息论学习模型,包