Neurónové siete pre rozpoznávanie vzorov

Recenzie čitateľov

Kniha ponúka solídny úvod do neurónových sietí, najmä so zameraním na feed-forward štruktúry a ich štatistické základy. Hoci obsahuje cenný teoretický obsah, bola kritizovaná za to, že je príliš pokročilá pre začiatočníkov, chýbajú v nej praktické príklady a je trochu zastaraná z hľadiska nedávneho pokroku v tejto oblasti. Najväčší úžitok z nej môžu mať čitatelia so silným matematickým zázemím, keďže materiál je značne matematický a teoretický.

⬤ Komplexný úvod do neurónových sietí s dopredným vstupom.
⬤ Silný dôraz na štatistiku a matematické základy.
⬤ Dobre štruktúrované a logicky postupujúce témy.
⬤ Cenné pre tých, ktorí majú predchádzajúce znalosti, pretože ponúka hlbšie pochopenie konceptov.
⬤ Jasná a formálna prezentácia komplexných tém.

⬤ Zastaralé a nezahŕňa najnovšie pokroky v oblasti hlbokého učenia.
⬤ Môže byť príliš pokročilá a teoretická pre začiatočníkov alebo tých, ktorí nemajú silné matematické zázemie.
⬤ Chýbajú konkrétne príklady a praktické aplikácie pre diskutované koncepty.
⬤ Cvičenia nemusia účinne posilňovať koncepty a chýbajú odpovede na sebahodnotenie.
⬤ Niektorí čitatelia ju považujú za príliš akademickú s nedostatočným vysvetlením kľúčových pojmov.

(na základe 31 čitateľských recenzií)

Pôvodný názov:

Neural Networks for Pattern Recognition

Obsah knihy:

Ide o prvé komplexné spracovanie neurónových sietí s posuvným vedením z pohľadu štatistického rozpoznávania vzorov.

Po uvedení základných pojmov sa v knihe skúmajú techniky modelovania funkcií hustoty pravdepodobnosti a vlastnosti a prednosti modelov viacvrstvových perceptrónov a sietí s radiálnou bázovou funkciou. Zahrnuté sú aj rôzne formy chybových funkcií, hlavné algoritmy na minimalizáciu chybových funkcií, učenie a generalizácia v neurónových sieťach a bayesovské techniky a ich aplikácie.

Táto plne aktualizovaná práca, koncipovaná ako text s viac ako 100 cvičeniami, bude prínosom pre každého, kto sa zaoberá neurónovými výpočtami a rozpoznávaním vzorov.