神经网络入门经典书籍,人工神经网络书籍推荐
神经网络的相关书籍
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书名：《神经网络》作 者：侯媛彬，杜京义，汪梅 编著出版社：西安电子科技大学出版社出版时间：2007-8-1字 数：339000版 次：1页 数：223ISBN：呵呵26分类：图书>>计算机/网络>>人工智能定价：￥26.00。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
能推荐几本学习人工神经网络的经典教材吗？
写作猫。
《模式识别与机器学习》[加]SimonHaykin《神经网络与模式识别》[加]SimonHaykin（原《神经网络原理》）《模式分类》RichardO.Duda/PeterE.Hart/DavidG.Stork《机器学习》(美)TomMitchell这几本是写的最好的。
如果你想要更容易一点，推荐看斯坦福的机器学习公开课。注：前身课程需要《概率论》《高等数学》，先复习为好。最好再读一读测度和高概。
有哪些关于人工智能的书籍可供推荐？
看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。
1、机器学习精讲机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。
2、动手学深度学习目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。
本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。
为了给读者提供一种交互式的学习体验，本书不但提供免费的教学视频和讨论区，而且提供可运行的Jupyter记事本文件，充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势。
这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。
3、深度学习本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。
同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等。
并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。
最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。
4、人工智能（第2版）本书是作者结合多年教学经验、精心撰写的一本人工智能教科书，堪称“人工智能的百科全书”。
全书涵盖了人工智能简史、搜索方法、知情搜索、博弈中的搜索、人工智能中的逻辑、知识表示、产生式系统、专家系统、机器学习和神经网络、遗传算法、自然语言处理、自动规划、机器人技术、高级计算机博弈、人工智能的历史和未来等主题。
5、Python神经网络编程本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始，逐步理解神经网络的工作机制。
您无需任何超出中学范围的数学知识，并且本书还给出易于理解的微积分简介。本书的目标是让尽可能多的普通读者理解神经网络。
读者将学习使用Python开发自己的神经网络，训练它识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络相媲美。
想要学习人工神经网络，需要什么样的基础知识？
人工神经网络理论百度网盘下载：链接： 提取码：rxlc简介：本书是人工神经网络理论的入门书籍。全书共分十章。
第一章主要阐述人工神经网络理论的产生及发展历史、理论特点和研究方向；第二章至第九章介绍人工神经网络理论中比较成熟且常用的几种主要网络结构、算法和应用途径；第十章用较多篇幅介绍了人工神经网络理论在各个领域的应用实例。
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请推荐几本人工神经网络方面的书籍，最好是原版，谢谢！
神经网络 哪本书好 10
新手学习matlab神经网络用哪本书合适啊
《MATLAB神经网络30个案例分析》这本不错，matlab中文论坛编的这是介绍：本书是MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。
所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。望采纳。
求介绍DNN深度神经网络的有关书籍
你好，我的工作主要就是研究DNN，RNN等神经网络。
书籍什么的好像真的比较少，CSDN上好像有分享，我平时用来查阅的书是《PatternRecognitionandMachineLearning》，这本书是将模式识别的，里面有神经网络的内容。
不过，现在有各种各样的帖子和博客在探讨DNN或是其他神经网络，其中有很多讲的深入浅出，非常适合初级和进阶学习，如：。当然CSDN上有无穷无尽的大牛，你自己探索一下便能很快入门。
此外，必读的当然是大神们的论文了，我帮你稍微罗列一下：1.Afastlearningalgorithmfordeepbeliefnets2.ExploringStrategiesforTrainingDeepNeuralNetworks3.LearningMultipleLayersofRepresentation4.Reducingthedimensionalityofdatawithneuralnetworks5.Torecognizeshapes,firstlearntogenerateimages6.DeepLearningTutorial7.DeepNeuralNetworksforAcousticModelinginSpeechRecognition8.DeepLearningforSignalandInformationProcessing9.GreedyLayer-WiseTrainingofDeepNetworks神经网络是近些年的研究热点，如果你有读英文书籍的决心，那相信这些英文论文肯定不在话下了。
祝你学习愉快。
有什么适合深度学习的书单吗？
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12本最好的深度学习书籍：1.用Scikit-Learn和TensorFlow进行机器学习2.深度学习（DeepLearning）3.DeepLearningfortheLayman(为外行准备的深度学习)4.建立你自己的神经网络（MakeYourOwnNeuralNetwork）5.深度学习初学者（DeepLearningforBeginners）6.神经网络和深度学习（NeuralNetworksandDeepLearning:DeepLearningexplainedtoyourgranny）7.深度学习基础：设计下一代机器智能算法（FundamentalsofDeepLearning:DesigningNext-GenerationMachineIntelligenceAlgorithms）8.学习TensorFlow：构建深度学习系统的指南（LearningTensorFlow:AGuidetoBuildingDeepLearningSystems）9.用Python深入学习（DeepLearningwithPython）10.深度学习：从业者的方法（DeepLearning:APractitioner’sApproach）11.用TensorFlow进行专业深度学习（ProDeepLearningwithTensorFlow）12.用于深度学习的TensorFlow（TensorFlowforDeepLearning）以上供参考。