Ocena:
Książka oferuje solidne wprowadzenie do sieci neuronowych, w szczególności koncentrując się na strukturach feed-forward i ich podstawach statystycznych. Choć zawiera cenne treści teoretyczne, została skrytykowana za to, że jest zbyt zaawansowana dla początkujących, brakuje jej praktycznych przykładów i jest nieco przestarzała pod względem ostatnich postępów w tej dziedzinie. Największe korzyści mogą odnieść czytelnicy z silnym zapleczem matematycznym, ponieważ materiał jest w dużej mierze matematyczny i teoretyczny.
Zalety:⬤ Kompleksowe wprowadzenie do sieci neuronowych typu feed-forward.
⬤ Silny nacisk na statystykę i podstawy matematyczne.
⬤ Dobrze skonstruowana i logicznie rozwijająca się tematyka.
⬤ Wartościowe dla osób posiadających wcześniejszą wiedzę, oferując głębsze zrozumienie pojęć.
⬤ Przejrzysta i formalna prezentacja złożonych tematów.
⬤ Nieaktualna i nie obejmuje najnowszych postępów w głębokim uczeniu się.
⬤ Może być zbyt zaawansowana i teoretyczna dla początkujących lub osób bez silnego zaplecza matematycznego.
⬤ Brak konkretnych przykładów i praktycznych zastosowań dla omawianych koncepcji.
⬤ Ćwiczenia mogą nie wzmacniać koncepcji skutecznie i brakuje odpowiedzi do samooceny.
⬤ Niektórzy czytelnicy uznają ją za zbyt akademicką z niewystarczającymi wyjaśnieniami kluczowych pojęć.
(na podstawie 31 opinii czytelników)
Neural Networks for Pattern Recognition
Jest to pierwsze kompleksowe omówienie sieci neuronowych typu feed-forward z perspektywy statystycznego rozpoznawania wzorców.
Po wprowadzeniu podstawowych pojęć, książka analizuje techniki modelowania funkcji gęstości prawdopodobieństwa oraz właściwości i zalety wielowarstwowego perceptronu i modeli sieci o radialnych funkcjach bazowych. Omówiono także różne formy funkcji błędu, główne algorytmy minimalizacji funkcji błędu, uczenie się i generalizację w sieciach neuronowych oraz techniki bayesowskie i ich zastosowania.
Zaprojektowana jako tekst z ponad 100 ćwiczeniami, ta w pełni aktualna praca przyniesie korzyści każdemu, kto zajmuje się obliczeniami neuronowymi i rozpoznawaniem wzorców.
