Rețele neuronale pentru recunoașterea modelelor

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o introducere solidă în rețelele neuronale, concentrându-se în special pe structurile feed-forward și pe fundamentele lor statistice. Deși conține un conținut teoretic valoros, cartea a fost criticată pentru că este prea avansată pentru începători, pentru că îi lipsesc exemplele practice și pentru că este oarecum depășită în ceea ce privește progresele recente din domeniu. Cititorii cu o bază matematică solidă pot beneficia cel mai mult, deoarece materialul este puternic matematic și teoretic.

⬤ Introducere cuprinzătoare în rețelele neuronale feed-forward.
⬤ Accent puternic pe statistici și fundamente matematice.
⬤ Bine structurat și progresează logic prin subiecte.
⬤ Valoros pentru cei cu cunoștințe anterioare, oferind o înțelegere mai profundă a conceptelor.
⬤ Prezentare clară și formală a subiectelor complexe.

⬤ Depășită și nu acoperă progresele recente în învățarea profundă.
⬤ Poate fi prea avansat și teoretic pentru începători sau pentru cei care nu au o pregătire matematică solidă.
⬤ Lipsă de exemple concrete și aplicații practice pentru conceptele discutate.
⬤ Este posibil ca exercițiile să nu consolideze eficient conceptele și să nu ofere răspunsuri pentru autoevaluare.
⬤ Unii cititori o consideră prea academică, cu explicații insuficiente pentru conceptele cheie.

(pe baza a 31 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Neural Networks for Pattern Recognition

Conținutul cărții:

Aceasta este prima tratare cuprinzătoare a rețelelor neuronale de tip feed-forward din perspectiva recunoașterii modelelor statistice.

După introducerea conceptelor de bază, cartea examinează tehnicile de modelare a funcțiilor de densitate de probabilitate, precum și proprietățile și meritele modelelor de rețea perceptron multistrat și de rețea cu funcție de bază radială. De asemenea, sunt abordate diverse forme de funcții de eroare, principalii algoritmi de minimizare a funcțiilor de eroare, învățarea și generalizarea în rețelele neuronale, precum și tehnicile bayesiene și aplicațiile acestora.

Concepută ca un text, cu peste 100 de exerciții, această lucrare complet actualizată va fi de folos oricărei persoane implicate în domeniile calculului neuronal și recunoașterii formelor.