2004 S.Haykin 神经网络原理

资 源 简 介

2004 S.Haykin 神经网络原理

详 情 说 明

神经网络作为机器学习的重要分支，其理论基础在2004年由S.Haykin在其经典著作中进行了系统阐述。该书从生物神经元获得灵感，详细讲解了人工神经网络的基本原理和工作机制。Haykin教授将复杂的网络结构分解为输入层、隐藏层和输出层三个核心部分，着重分析了前馈网络和反馈网络的区别与应用场景。书中特别强调了反向传播算法的重要地位，该算法通过误差的反向传递实现网络参数的优化调整。对于网络训练过程，作者深入探讨了学习率、动量项等关键参数的影响，以及常见的过拟合问题和解决方案。此外，该著作还覆盖了径向基函数网络、自组织映射等特殊网络结构，为后续深度学习的发展奠定了重要理论基础。Haykin的讲解既保持了数学严谨性，又通过大量工程应用案例使抽象概念具象化，使其成为神经网络领域经久不衰的权威参考。