神經網路書籍有哪些

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《神經網路與機器學習》由加拿大的SimonHaykin所著，此書結合近年來神經網路和機器學習的最新進展，全面、系統地介紹了神經網路的基本模型、方法和技術，並將神經網路和機器學習有機地結合在一起。

2. 神經網路的相關書籍

書 名：《神經網路》
作者： 侯媛彬，杜京義，汪梅編著
出 版 社：西安電子科技大學出版版社權
出版時間： 2007-8-1
字數： 339000
版次： 1
頁數： 223
I S B N ： 9787560619026
分類： 圖書 >> 計算機/網路 >> 人工智慧
定價：￥26.00

3. 有卷積神經網路/循環神經網路的matlab編程書籍嗎，求推薦，能分享最好

推薦書籍：抄《MATLAB深度學習襲 機器學習、神經網路與人工智慧》
作 者 ：（美）Phil Kim著；敖富江，杜靜，周浩譯
出版發行 : 北京：清華大學出版社 , 2018.03
本書共6章，內容包括：機器學習、神經網路、多層神經網路的訓練、
神經網路與分類問題、深度學習、卷積神經網路。

4. 學習遺傳演算法和神經網路演算法看什麼書好

理論方面用:
<遺傳演算法---理論,應用與軟體實現> 王小平 西安交大出版社
(本人從十本相關書籍中版選的一本)
軟體實現權用:
<MATLAB 遺傳演算法工具箱及應用> 雷英傑 西安電子科技大學出版社

遺傳演算法是模仿DNA進化的過程,通過選擇,交叉,變異的方法的搜索全局最優解的一種演算法,根據你制定的適應度函數,搜索適應度高的基因組合,適應度高的基因組合在下一代所佔的比列更高,而適應度低的組合被淘汰.通過一代一代的篩選繁衍,最終找到全局接近最優解.
適用於數值優化，如多目標函數優化。以及組合優化，如NP問題－〉作業調度，旅行問題，背包問題。神經網路是遺傳演算法的進階,進一步深入可以解決機器學習與人工智慧和生命工程問題.

5. 人工神經網路導論基本信息

《人工神經網路導論》是由作者張青貴編著的一本專業書籍。該書由水利水電出版社出版，於2004年10月1日發行，是人工智慧領域的經典之作。整部書籍共計352,000字，分為240頁，採用膠版紙印刷，確保了良好的閱讀體驗。本書的ISBN號為9787508423838，裝訂形式為平裝，非常適合學術研究和學習者深入理解人工神經網路的基本原理和應用。

作為一本技術性很強的圖書，它詳細介紹了人工神經網路的基礎知識，包括神經元模型、網路結構、學習演算法等核心內容，旨在為讀者提供一個全面且系統的理論框架。對於對人工智慧有興趣，尤其是希望在神經網路方向深入研究的讀者來說，這是一本不可多得的參考資料。

6. 求介紹DNN深度神經網路的有關書籍

你好，我的工作主要就是研究DNN，RNN等神經網路。書籍什麼的好像真的比較少，CSDN上好像有分享，我平時用來查閱的書是《Pattern Recognition and Machine Learning》，這本書是將模式識別的，裡面有神經網路的內容。不過，現在有各種各樣的帖子和博客在探討DNN或是其他神經網路，其中有很多講的深入淺出，非常適合初級和進階學習，如：http://blog.csdn.net/zzwu/article/details/574931。當然CSDN上有無窮無盡的大牛，你自己探索一下便能很快入門。
此外，必讀的當然是大神們的論文了，我幫你稍微羅列一下：
1. A fast learning algorithm for deep belief nets
2. Exploring Strategies for Training Deep Neural Networks
3. Learning Multiple Layers of Representation
4. Recing the dimensionality of data with neural networks
5. To recognize shapes, first learn to generate images
6. Deep Learning Tutorial
7. Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition
8. Deep Learning for Signal and Information Processing
9. Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks
神經網路是近些年的研究熱點，如果你有讀英文書籍的決心，那相信這些英文論文肯定不在話下了。
祝你學習愉快。

7. 請推薦幾本人工神經網路方面的書籍，最好是原版，謝謝！

神經網路設計 機械工業出版社 【美】Martin T Hagan~~ 這本很不錯，簡單，明了，很適合入門的。其它不計其數，盡量看外國作者10年內寫的書比較有用。