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Simon Haykin的神经网络与机器学习课程课件及习题解答

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简介:
这是一份由著名学者Simon Haykin教授编写的关于神经网络和机器学习的课程材料,包含了详尽的教学讲义以及配套练习题的答案解析。适合深度学习研究者和技术爱好者使用。 神经网络与机器学习 Simon Haykin 课件及习题解答包括详细的课件和 MATLAB 源代码(英文版)。

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客服
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  • Simon Haykin
    优质
    这是一份由著名学者Simon Haykin教授编写的关于神经网络和机器学习的课程材料,包含了详尽的教学讲义以及配套练习题的答案解析。适合深度学习研究者和技术爱好者使用。 神经网络与机器学习 Simon Haykin 课件及习题解答包括详细的课件和 MATLAB 源代码(英文版)。
  • PPT
    优质
    本资料包含《神经网络与机器学习》课程的核心PPT讲义和配套习题详细解答,旨在帮助学生深入理解相关理论知识并提升实践能力。 《神经网络与机器学习》课件ppt及详细课后答案,希望对大家有所帮助。
  • Simon Haykin 第四版
    优质
    本书提供了《信号处理与通信》(作者:Simon Haykin第四版)一书中的习题解答,旨在帮助学生深入理解书中概念和理论,并掌握实际应用技能。 Simon Haykin大师第四版的课后习题答案可以提供帮助。
  • 深度-
    优质
    本书提供了《神经网络及深度学习》课程中各章节习题的详细解答,旨在帮助学生深入理解相关概念和算法原理。 从网上收集了关于神经网络与深度学习的课后习题答案,供大家使用。
  • Simon Haykin《通信系统》
    优质
    《通信系统》是Simon Haykin的经典教材,《Simon Haykin<通信系统>课后习题答案》提供了该书各章节习题的详细解答,帮助学生深入理解通信理论与技术。 《通信系统》是Simon Haykin教授的一本经典教材,涵盖了广泛的通信领域知识,包括模拟与数字通信、信号处理、信息理论以及无线通信等核心主题。这本书的课后习题对于学习过程来说至关重要,它们旨在帮助读者深入理解概念,并提高分析和解决问题的能力。 1. **信号与系统**:在通信系统中,信号是承载信息的关键要素。习题可能会要求分析不同类型的信号,如连续时间信号及离散时间信号,并探讨其傅里叶变换、拉普拉斯变换以及Z变换等特性。此外,还会涉及线性时不变系统的性质、滤波器设计以及评估系统的稳定性。 2. **模拟通信**:这部分内容涵盖了调制和解调技术,包括幅度调制(AM)、频率调制(FM)及相位调制(PM)。习题可能要求计算各种参数如调制指数与效率,并分析不同信号的频谱特性。 3. **数字通信**:核心在于码型设计和数字调制。相关的练习题目可能会涵盖二进制及多进制调制方式,例如ASK、FSK、PSK以及QAM等。此外还会涉及误比特率(BER)计算、信道容量分析以及编码理论的应用如海明码与卷积码。 4. **信源编码**:这部分探讨如何高效地表示和传输信息。可能会讨论无损及有损压缩技术,例如霍夫曼编码和游程编码,并介绍熵编码和预测编码的概念。 5. **信道编码**:为对抗噪音干扰而设计的代码是重点内容之一。习题可能涵盖线性分组码如汉明码以及卷积码生成矩阵与维特比译码算法的应用。 6. **信息论**:香农的信息熵和互信息用于衡量信息量的关键工具。练习题目可能会要求计算这些值,并探讨信源及信道容量的概念。 7. **多址接入技术**:在无线通信中,FDMA、TDMA、CDMA以及OFDMA等关键技术是重点内容之一。习题可能涉及分析这些系统的工作原理及其优缺点。 8. **扩频通信**:这一部分介绍用于提高抗干扰性和安全性的扩频技术。练习题目可能会要求解释直序列扩频(SSS)、跳频扩频(FHSS)以及混沌扩频的原理和实现方法。 9. **数字信号处理**:这部分内容涵盖在通信系统中的滤波、采样及量化等关键步骤。习题可能涉及设计数字滤波器,分析采样定理的应用场景,并探讨量化误差的影响。 10. **无线通信**:包括无线传播模型(例如对数距离传播模型)、多径衰落和阴影效应等内容。练习题目可能会要求解释天线理论中的增益与方向图等概念以及MIMO技术的原理。 通过完成这些习题,学生可以全面深入地理解通信系统的基本原理及其实际应用,并为今后在通信工程领域的研究或工作打下坚实的基础。
  • 人工(第三版)PPT和实验代码
    优质
    《人工神经网络与机器学习(第三版)》提供了详尽的课程辅助材料,包括习题解析、课堂讲义以及实践编程代码,帮助学生深入理解和掌握相关知识。 这里有人工神经网络与机器学习的课后答案、上机实验程序、课后PPT等等,还有一些杂乱无章的内容。
  • 优质
    本书提供了丰富的机器学习课程练习题及其详细解答,旨在帮助学生加深对理论知识的理解与应用能力。 吴恩达的机器学习公开课提供了课程习题及答案,对照视频学习非常方便。
  • Simon Haykin《Communication System》第五版手册
    优质
    本书为Simon Haykin所著《Communication Systems》第五版的配套习题解答手册,提供了书中的练习题详解和补充说明,帮助读者加深理解与应用通信系统的理论知识。 《Communication System by Simon Haykin 5E Solutions Manual》解决方案手册提供了对西蒙·海金所著的《通信系统》第五版一书中的习题解答。
  • 吴恩达 Deep AI - 测验
    优质
    这是一门由吴恩达教授主讲的深度AI课程配套练习,专注于测试和巩固学员在机器学习及神经网络领域的知识与技能。 吴恩达的深度学习课程第一章涵盖了机器学习和神经网络的内容,并包含相关的课后练习题,包括选择题和编程题。