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Neural Networks: Tips and Techniques (2nd Edition).pdf

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简介:
《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。

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  • Neural Networks: Tips and Techniques (2nd Edition).pdf
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    《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。
  • Java I/O: Practical Tips and Techniques for Effective I/O Usage, 2nd Edition
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    本书为读者提供了关于Java输入输出(I/O)系统实用技巧和技术的全面指南,帮助开发者更有效地使用I/O功能。第二版进行了更新和扩展,涵盖了最新的Java版本特性。 Elliotte Rusty Harold 的《Java I/O, 2nd Edition》通常以.chm格式的电子书转成的Pdf形式出现,但效果不佳。我将.chm文件与自己转换的一个pdf文件一起打包放上来,以便大家查阅。另外还附上了第一版的一个pdf文件。
  • 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 and Deep Learning.pdf
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    《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!
  • Robotics Vision and Control (2nd Edition).pdf
    优质
    《Robotics Vision and Control》第二版全面介绍了机器人视觉与控制的基础理论和最新进展,结合实例深入浅出地讲解了相关算法和技术。 《Robotics Vision and Control》第二版英文原书内容丰富精彩。
  • Data Mining: Concepts and Techniques (3rd Edition).pdf
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    《数据挖掘:概念与技术》(第3版)详细介绍了数据挖掘领域的核心理论和技术,包括模式发现、分类、聚类等方法,适用于研究和应用的数据科学家。 数据挖掘作为信息技术与数据分析领域的一个重要分支,在学术研究及企业应用中扮演着关键角色。《Data Mining: Concepts and Techniques》(《数据挖掘:概念与技术》)是该领域的经典教材,由Jiawei Han、Micheline Kamber和Jian Pei三位专家撰写,并已更新至第三版。这本书不仅适合研究人员使用,也非常适用于企业数据分析的专业人士。它全面介绍了数据挖掘的概念、技术和实践方法。 在庞大的数据管理系统中,数据挖掘占据着重要地位。这一领域依赖于一系列成熟的理论和技术支撑,包括统计学、数据库技术以及机器学习等。进行数据挖掘时需要掌握的关键技术有:预处理、建模和模型评估等步骤。具体而言,在准备阶段,需执行的数据清洗、集成、转换及规约操作必不可少,其目的在于提升数据质量,并确保最终的分析结果准确有效。 在实践中,常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则发现以及预测性分析等方法。其中,分类技术用于将数据集划分为不同的类别,在信用评分和垃圾邮件识别等领域具有广泛应用;而聚类则是根据相似性把数据分组在一起的方法,适用于市场细分及社交网络分析场景;关联规则挖掘则能揭示大型数据库中项目间的关系模式,例如购物篮分析便是其典型应用之一。预测性分析主要用于时间序列数据分析,以实现对未来的趋势预测。 对于学习者而言,《Data Mining: Concepts and Techniques》不仅提供了坚实的理论基础,还详细介绍了这些技术在解决实际问题中的具体运用方式。书中可能涵盖使用决策树、神经网络和支持向量机等算法进行分类任务的内容;而在聚类方面,则会探讨K-means、层次聚类及基于密度的聚类方法的应用案例。此外,该书还会涉及数据挖掘领域的高级主题,如特征选择、可视化技术以及如何处理大规模和高维度的数据集。 除了技术层面的知识,《Data Mining: Concepts and Techniques》还讨论了数据挖掘在不同行业中的应用情况,例如生物信息学、网络分析及推荐系统等领域。随着大数据时代的到来,该领域已广泛应用于商业智能、金融分析和医疗诊断等多个方面。 此外,在相关书籍列表中提到的其他重要著作包括Joe Celko关于SQL编程技巧的作品,《Unleashing Web 2.0》等。这些书在信息建模与关系数据库设计以及数据质量提升等方面提供了深入见解,是数据管理领域内的经典之作。例如,《Joe Celko’s SQL for Smarties》一书为高级SQL编程知识提供指导,并有助于提高数据库性能和优化查询效率;而《Unleashing Web 2.0》则涵盖了Web 2.0时代的技术与应用趋势。 数据库建模设计同样是数据管理的关键组成部分,如《Database Modeling and Design: Logical Design》,它专注于逻辑层面的数据库模式构建方法。另一本重要书籍,《Foundation of Multidimensional and Metric Data Structures》,深入探讨了多维数据结构的应用价值,在支持复杂的数据仓库和OLAP系统等方面至关重要。 值得注意的是,尽管技术是实现数据挖掘的核心手段之一,但该领域同样涉及诸如治理、隐私保护及安全性等非技术性问题。随着法律法规对个人资料的严格管控,如何在符合法律要求的前提下开展有效且合规的数据利用也成为业界关注的重点话题。因此,在实际操作中掌握这些方面的知识也至关重要。 通过阅读《Data Mining: Concepts and Techniques》这类书籍,读者可以系统地学习数据挖掘的相关理论与实践技能,并能在各个应用场景下充分发掘其潜在价值。
  • Data Networks by Bertsekas & Gallager (2nd edition)
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    《数据网络》(第2版)由Bertsekas和Gallager合著,全面介绍了数据通信网络的设计、分析与优化理论,是相关领域的经典教材。 这是一本国外通信专业的经典教科书,从国外网站下载的。
  • Neural Networks in Applied Sciences and Engineering
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    《Neural Networks in Applied Sciences and Engineering》是一本探讨神经网络在工程与科学应用中的理论和实践的专著,涵盖了从基础概念到高级技术的广泛内容。 为了应对分析海量数据需求的指数级增长,《应用于科学与工程领域的神经网络:从基础到复杂模式识别》一书为科学家们提供了一种简单而系统的介绍神经网络的方法。本书首先讨论了在科学研究中使用神经网络的作用,然后介绍了基本的神经网络概念,并提供了实用的数据分析所需的各种架构概述。 书中详细解释了线性网络和多层感知器(用于非线性预测与分类)的所有处理阶段及模型开发过程,通过实际案例和研究来说明。随后的部分深入探讨自组织映射在网络中进行非线性数据聚类的应用、循环神经网络在时间序列预测中的作用以及其他适用于科学数据分析的网络类型。 该书采用易于理解的形式,并使用了大量的图形化解释帮助读者快速掌握复杂的数学概念;同时,书中还详细讨论了模型开发的所有阶段和结果解读过程,包括数据预处理、维度降低、输入选择等。Sandhya Samarasinghe在俄罗斯卢蒙巴大学获得机械工程硕士学位,在美国弗吉尼亚理工大学分别获得了硕士及博士学位。她的神经网络研究涵盖了理论理解和实际应用两个方面。
  • Calculus and Analytic Geometry, 2nd Edition
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    《微积分与解析几何(第2版)》是一本全面介绍微积分基本理论及其在解析几何中应用的经典教科书。 MIT的单变量微积分课程推荐使用George F. Simmons编写的《解析几何中的微积分》第二版作为教材。该书由McGraw-Hill出版社于1995年10月出版,ISBN号为0070576424。阅读材料通过章节编号指定(例如§ 2.1-2.4表示需读第2章的第1节到第4节)。