深度解析神经网络在模式识别中的应用与原理

《神经网络与模式识别》是一本由Christopher M. Bishop撰写的专业书籍，聚焦于神经网络在模式识别领域的应用和理论发展。随着近年来神经计算技术的崛起并成功应用于多个行业，特别是通过前馈网络结构如多层感知器和径向基函数网络解决的问题，对这一领域有了更深层次的认识和实践需求。 作者的目标是提供比以往更为系统和深入的神经网络教程，以便适应技术进步和实践中的原则性方法要求。本书强调了模式识别作为神经网络核心的主题，使得诸如密度估计、误差函数、参数优化算法、数据预处理和贝叶斯方法等关键概念得以详尽探讨。通过使用基础的线性代数、微积分和简单概率理论工具，作者确保了内容的清晰性和一致性，这在早期尝试编写此类教材中是缺失的。 前言部分由Geoffrey Hinton撰稿，他指出对于新进入人工神经网络领域的学者，缺乏一本权威教材，能够清晰、连贯地解释基本概念，同时避免过度模糊的直觉和过分夸大的宣称。在此之前，许多尝试未能做到这一点，有的忽视了严谨理解材料所需的数学基础，有的则过于广泛地涵盖各种类型的神经网络而没有深入剖析。Hertz、Krogh和Palmer的《神经计算理论入门》被认为是最成功的尝试之一，但《神经网络与模式识别》旨在填补这一空白，提供一个更加专注于模式识别问题，并深度解析神经网络工作原理的权威指南。