全书共15章，主要内容包括Rosenblatt感知器、通过回归建立模型、最小均方算法、多层感知器、核方法和径向基函数网络、支持向量机、正则化理论、主分量分析、自组织映射、信息论学习模型、动态规划、神经动力学、动态系统状态估计的贝叶斯滤波等。

《神经网络与机器学习(原书第3版)》适合作为高等院校计算机相关专业研究生及本科生的教材，也可供相关领域的工程技术人员参考。

编辑推荐

《神经网络与机器学习(原书第3版)》：神经网络是计算智能和机器学习的重要分支，在诸多领域都取得了很大的成功。在众多神经网络著作中，影响最为广泛的是Simon Haykin的《神经网络原理》（第3版更名为《神经网络与机器学习》）。在《神经网络与机器学习(原书第3版)》中，作者结合近年来神经网络和机器学习的最新进展，从理论和实际应用出发，全面、系统地介绍了神经网络的基本模型、方法和技术，并将神经网络和机器学习有机地结合在一起。

《神经网络与机器学习(原书第3版)》不但注重对数学分析方法和理论的探讨，而且也非常关注神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。《神经网络与机器学习(原书第3版)》的可读性非常强，作者举重若轻地对神经网络的基本模型和主要学习理论进行了深入探讨和分析，通过大量的实验报告、例题和习题来帮助读者更好地学习神经网络。

本版在前一版的基础上进行了广泛修订，提供了神经网络和机器学习这两个越来越重要的学科的最新分析。

《神经网络与机器学习(原书第3版)》特色

·基于随机梯度下降的在线学习算法；小规模和大规模学习问题。

·核方法，包括支持向量机和表示定理。

·信息论学习模型，包括独立分量分析（1CA）、相关独立分量分析和信息瓶颈等。

·随机动态规划，包括逼近和神经动态规划。

·逐次状态估计算法，包括卡尔曼和粒子滤波器。

·利用逐次状态估计算法训练递归神经网络。

·富有洞察力的面向计算机的实验。