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Neural Networks and Learning Machines (Third Edition)

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简介：
《Neural Networks and Learning Machines》(第三版)全面介绍了人工神经网络理论与学习算法，适用于研究人员、工程师及高年级学生。 《神经网络与学习机器》第三版（英文版）是一本关于类神经理论的经典著作。

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  • Neural Networks and Learning Machines (Third Edition)
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    《Neural Networks and Learning Machines》(第三版)全面介绍了人工神经网络理论与学习算法，适用于研究人员、工程师及高年级学生。 《神经网络与学习机器》第三版（英文版）是一本关于类神经理论的经典著作。
     
  • Neural Networks for Learning Machines
    优质
    《Neural Networks for Learning Machines》一书深入探讨了神经网络的基本原理及其在机器学习领域的应用，为读者提供了理论与实践相结合的学习资源。 针对计算机工程、电气工程及计算机科学系开设的研究生级神经网络课程而设计的一本教材，因其全面性和易读性备受推崇，并且这本书条理清晰、内容最新，是目前从工程技术角度对神经网络最详尽的论述之一。 该版经过重新聚焦和修订并更名为《神经网络与学习机器》，旨在体现将神经网络和学习机视为一体研究的重要性。新版强调了当这两个主题结合时会带来更丰富的研究成果，并且通过融合两者的思想来完成超出单一技术能力的学习任务，从而推动改进型学习任务的实现。
     
  • Neural Networks: Tips and Techniques (2nd Edition).pdf
    优质
    《神经网络：技巧与技术（第二版）》全面介绍了构建高效神经网络系统的实用方法和策略，是研究者及开发者的理想参考书。 我们认为研究者与实践者通过经验以及口耳相传的方式掌握了一些技巧和启发法，这些方法帮助他们成功地将神经网络应用于复杂的真实世界问题中。有时这些“技巧”有坚实的理论基础；而有些则是经过反复试验得出的结果。然而，它们的共同点是往往被隐藏在人们的脑海中或空间有限的会议论文的附录部分。因此，新进入该领域的人们浪费了很多时间去思考为什么他们的网络训练速度如此之慢且性能表现不佳。 这本书源于1996年NIPS研讨会“Trade Secrets”，其目标是为了开始收集和记录这些技巧的过程。由于这次研讨会引起了极大的兴趣，我们决定扩大我们的收藏，并将其编纂成书。尽管我们知道肯定有一些被遗漏的技巧，但我们希望所包含的内容对新进入该领域的研究人员来说是有用的。 每章由一位或多位作者提供一个或多个技巧。我们试图将相关的章节归类到不同的部分中去，虽然我们也认识到这些不同部分之间并非完全不相交。一些章节（例如第1、13和17章）包含了一系列更为通用的技巧系统，这些系统的范畴超出了它们被放置的部分分类。
     
  • Neural Networks and Bayesian Learning - Springer-Verlag New York
    优质
    本书《神经网络与贝叶斯学习》由Springer-Verlag New York出版，深入探讨了神经网络理论及其与贝叶斯方法的结合应用，为读者提供了一个理解复杂模式识别和机器学习问题的新视角。 《Bayesian Learning for Neural Networks》是Radford M. Neal撰写的一本书籍，主要探讨了基于贝叶斯方法学习神经网络的研究成果，并由Springer-Verlag New York出版。该书作为Springer的Lecture Notes in Statistics系列之一，展示了贝叶斯方法在灵活统计模型中的实用性和理论价值，尤其是在处理复杂性方面。 书中详细介绍了如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法从后验分布中抽取样本，从而评估参数不确定性、进行模型平均和预测。此外，《Bayesian Learning for Neural Networks》还探讨了贝叶斯学习在神经网络中的应用，并通过案例研究展示了该理论的实际价值。 书中不仅讨论了贝叶斯学习的理论基础，还包括如何选择合适的先验分布以及结合数据更新这些先置以获得后验分布的内容。它涵盖了量化参数不确定性、评估模型预测结果的方法等高级策略，同时也介绍了在复杂模型的学习过程中可能遇到的各种计算挑战及其解决方法，并探讨了引入正则化来避免过拟合的技术。 此外，《Bayesian Learning for Neural Networks》还涉及神经网络的评估和验证技术，包括交叉验证和贝叶斯信息准则（BIC）的应用。这本书不仅对研究者有用，也适用于教育目的，在学术课程中具有一定的价值。
     
  • Neural Networks and Deep Learning.pdf
    优质
    《Neural Networks and Deep Learning》是一本介绍人工神经网络和深度学习基础概念及其应用的电子书，适合初学者阅读。 推荐一本非常适合初学者的深度学习书籍。这本书详细阐述了作者对这一领域的深刻见解与思考，并清晰地介绍了深度学习的基本概念。希望它能为大家提供有价值的帮助！
     
  • Machine Learning Introduction, Third Edition
    优质
    《机器学习导论（第三版）》全面介绍了机器学习的基本概念、算法和技术，适用于初学者和有一定基础的学习者。 Introduction to Machine Learning, Third Edition by Ethem Alpaydin was published by The MIT Press in September 2014. ISBN: 978-0-262-028189 (PDF)
     
  • Federated Learning with Differential Privacy: Utilizing PyTorch Across Various Neural Networks and Scenarios
    优质
    本研究探讨了在PyTorch框架下，联邦学习与差分隐私技术结合的应用，适用于多种神经网络模型和场景，旨在增强数据安全性和模型泛化能力。 如果您在研究中发现“DP联合学习”有用，请考虑引用： @ARTICLE{Wei2020Fed, author={Kang Wei and Jun Li and Ming Ding and Chuan Ma and Howard H. Yang and Farhad Farokhi and Shi Jin and Tony Q. S. Quek and H. Vincent Poor}, journal={{IEEE} Transactions on Information Forensics and Security}, title={Federated Learning with Differential Privacy: {Algorithms} and Performance Analysis}, year={2020} }
     
  • Spiking Neural Networks: A Machine Learning Perspective
    优质
    本书从机器学习的角度介绍了脉冲神经网络的基础理论、模型架构及其应用，为读者提供了深入了解和研究该领域的指导。 神经脉冲网络（Spiking Neural Networks，简称SNN）是一种模拟大脑工作原理的计算模型，其灵感来源于脑内神经元通过发放脉冲信号来进行通信的方式。与传统的前馈神经网络和递归神经网络不同的是，SNN在时间维度上能够更好地模仿大脑动态过程中的信息处理机制。 SNN的主要特点包括： 1. 空间及时间的信息处理能力：这种模型可以同时考虑时间和空间因素来模拟生物神经系统中发生的复杂变化。 2. 学习与记忆功能：通过借鉴生物学的启发，如突触可塑性等现象，SNN能够实现类似于大脑的学习和记忆过程。 3. 脉冲编码及传播机制：在SNN内部，信息是以脉冲序列的形式进行传递的。这种稀疏编码方式更接近于真实生物神经元的工作模式。 学习方法方面： - STDP（基于时间依赖性的突触可塑性）：通过调节由于不同时间点发放而产生的影响来调整连接强度。 - 经典算法的应用，如反向传播等，这些也可以被应用于SNN以改进性能或适应特定任务需求。 根据实现方式的不同，SNN可以分为软件模拟和硬件实施两大类： 1. 软件层面：通常利用高性能计算资源进行仿真； 2. 硬件层面：包括数字、模拟甚至量子电路设计，旨在提高效率并加快运算速度。 应用场景方面，SNN有着广泛的应用前景： - 处理脑电数据（如EEG或fMRI）。 - 视听信息的识别与分析。 - 生态环境监测数据分析及预测建模。 - 在生物信息学领域内用于基因序列和蛋白质结构的研究等任务上表现出色。 - 金融市场的趋势预测以及商业决策支持系统中的应用。 此外，SNN还涉及到一些高级主题： - 计算神经遗传模型：探讨神经系统发育与功能之间的联系； - 利用量子计算原理优化网络参数设置的尝试。 未来研究方向可能集中在提高可扩展性、简化算法复杂度、改进硬件设计以及深化对大脑信息处理机制的理解上。此外，新型神经形态架构（如NeuCube）的发展也为SNN提供了新的机遇和挑战。由于其更贴近生物系统的设计理念，SNN被视为人工智能领域中一个重要的发展方向，并有望解决现有深度学习模型中存在的能耗高及稀疏数据难以有效处理等问题。 随着研究的深入和技术的进步，预计未来神经脉冲网络将在智能系统的开发与应用上扮演越来越关键的角色。
     
  • IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems期刊格式模板
    优质
    《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》是一份专注于神经网络及学习系统领域研究的国际顶级学术期刊，刊载原创性论文、综述和通讯。 该资源提供IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems期刊的Latex和Word模板，欢迎下载使用。
     
  • LEARNING SPRING BOOT 3.0: THIRD EDITION
    优质
    《Learning Spring Boot 3.0: Third Edition》是一本深入介绍Spring Boot 3.0框架的教程书籍，适合希望构建高效、可靠微服务应用的开发者阅读。 LEARNING SPRING BOOT 3.0 - THIRD EDITION 这本关于Spring Boot 3.0的第三版书籍专注于讲解如何使用Java开发基于Spring Boot的应用程序。书中详细介绍了Spring Boot 3的新特性和最佳实践，适合希望深入了解和应用最新版本Spring Boot技术的开发者阅读。