"本書以人工智能實現(xiàn)算法為視角，系統(tǒng)闡述機器學習與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩個彼此緊密聯(lián)系的人工智能實現(xiàn)途徑中的主要問題與解決方法。對于機器學習，在深入理解機器學習任務(wù)與關(guān)鍵問題的基礎(chǔ)上，探討監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、強化學習這四大類歸納學習問題的本質(zhì)特性及其解決方案，同時論述作為歸納學習基礎(chǔ)的相似性計算問題及其解決方法。對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，按照其關(guān)鍵問題是網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)與學習方法的認識，分為前饋網(wǎng)絡(luò)與反饋網(wǎng)絡(luò)這兩大類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，闡述主要計算模型及其學習方法。最后對機器學習與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進一步的發(fā)展趨勢進行了展望。
本書可供相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員、研究人員、學生或者其他對機器學習與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)感興趣的讀者參考。"