دانلود کتاب شبکه های عصبی و یادگیری ماشین هایکین ویرایش 3

دانلود کتاب شبکه های عصبی و یادگیری ماشین هایکین ویرایش 3

Neural Networks and Learning Machines Haykin 3th Edition

کتاب شبکه های عصبی و یادگیری ماشین هایکین ویرایش سوم را می توانید از طریق گزینه افزودن به سبد خرید دانلود نمایید.

دانلود کتاب شبکه های عصبی و یادگیری ماشین هایکین ویرایش 3

در این پست می توانید اقدام به دانلود کتاب شبکه های عصبی و یادگیری ماشین هایکین ویرایش 3 کنید.

کتاب Neural Networks and Learning Machines 3th بالغ بر 937 صفحه و 15 فصل می باشد.

برای دوره های کارشناسی ارشد شبکه عصبی ارائه شده در بخش های مهندسی کامپیوتر، مهندسی برق و علوم کامپیوتر تدریس میشود.

شبکه‌های عصبی و ماشین‌های یادگیری، نسخه سوم به دلیل دقت و خوانایی آن مشهور است. این متن کاملاً سازمان‌یافته و کاملاً به‌روز، جامع‌ترین درمان شبکه‌های عصبی از دیدگاه مهندسی است. این برای مهندسین حرفه ای و دانشمندان محقق ایده آل است.

این نسخه که برای بازتاب دوگانگی شبکه‌های عصبی و ماشین‌های یادگیری مجدداً تمرکز، تجدیدنظر و تغییر نام یافته است، تشخیص می‌دهد که وقتی این موضوعات با هم مطالعه می‌شوند، موضوع غنی‌تر است. ایده‌های برگرفته از شبکه‌های عصبی و یادگیری ماشین برای انجام وظایف یادگیری بهبودیافته فراتر از توانایی هر یک به طور مستقل ترکیب می‌شوند.

فایل PDF با بهترین کیفیت و با قابلیت جستجو در متن و کپی برداری از متن است.

سرفصل های کتاب شبکه های عصبی و یادگیری ماشین هایکین ویرایش سوم

• فصل 1 پرسپترون روزنبلات
• فصل 2 ساخت مدل از طریق رگرسیون
• فصل 3 الگوریتم حداقل میانگین مربع
• فصل 4 پرسپترون های چندلایه
• فصل 5 روش های هسته و شبکه های تابع پایه شعاعی
• فصل 6 ماشین های بردار پشتیبان
• فصل 7 تئوری منظم سازی
• فصل 8 تجزیه و تحلیل مولفه های اصلی
• فصل 9 نقشه های خودسازماندهی
• فصل 10 مدل های یادگیری نظری اطلاعات
• فصل 11 روش های تصادفی ریشه در مکانیک آماری
• فصل 12 برنامه نویسی پویا
• فصل 13 نورودینامیک
• فصل 14 فیلتر بیزی برای تخمین حالت سیستم های دینامیکی
• فصل 15 شبکه های تکراری با محور پویا

Chapter 1 Rosenblatt’s Perceptron
Chapter 2 Model Building through Regression
Chapter 3 The Least-Mean-Square Algorithm
Chapter 4 Multilayer Perceptrons
Chapter 5 Kernel Methods and Radial-Basis Function Networks
Chapter 6 Support Vector Machines
Chapter 7 Regularization Theory
Chapter 8 Principal-Components Analysis
Chapter 9 Self-Organizing Maps
Chapter 10 Information-Theoretic Learning Models
Chapter 11 Stochastic Methods Rooted in Statistical Mechanics
Chapter 12 Dynamic Programming
Chapter 13 Neurodynamics
Chapter 14 Bayseian Filtering for State Estimation of Dynamic Systems
Chapter 15 Dynamically Driven Recurrent Networks