Informações do livro

  • Título: Redes Neurais: Princípios e práticas
  • Autor: Simon Haykin
  • Tradução: Paulo Martins Engel
  • Edição:
  • Editora: Bookman
  • Ano de publicação: 2001
  • Número de páginas: 900

  • Título: Neural Networks and Learning Machines
  • Autor: Simon Haykin
  • Edição:
  • Editora: Pearson Prentice Hall
  • Ano de publicação: 2009
  • Número de páginas: 906

  • Autor do fichamento
    • Nome: Paulo Roberto Vieira Ribeiro Cavalcanti
    • E-mail: pr at pauloroberto.dev.br | paulor.vrcavalcanti at gmail.com

  • Evolução do fichamento
    • Status: Suspenso
    • Progresso: 2 / 17

Referência para citação

HAYKIN, Simon. Redes neurais: princípios e prática. Trad. Paulo Martins Engel. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.

HAYKIN, Simon. Neural networks and learning machines. 3. ed. Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall, 2009.

Resumo

Livro-texto de disciplinas que estudem redes neurais artificiais. Parte da apresentação de conceitos gerais sobre redes neurais, métodos e processos de aprendizagem de máquina, e a cada capítulo aprofunda em um tema específico. Possui fortíssimo viés teórico e apresenta grande quantidade de demonstrações matemáticas e conceitos estatísticos de alta complexidade, de modo que não é uma leitura fácil ou introdutória e exige conhecimentos prévios. É composto por quinze capítulos, além de introdução e prefácio, e o objetivo é realizar a leitura e fichamento da maior parte ou de todo o livro, capítulo a capítulo, mas interpoladamente com o estudo de outras obras. Portanto, a princípio, serão dezessete fichamentos, correspondentes ao prefácio, à introdução e aos quinze capítulos.

1.1 Prefácio

Breve explanação dos assuntos abordados nesta edição do livro e de algumas diferenças em relação à anterior. Nas notas de rodapé, adicionei a conceituação de alguns termos para fins de nivelamento e melhor compreensão, através de consulta a materiais suplementares. Leia o fichamento completo.

1.2 Introdução

Definição de rede neural. Inspiração biológica. Benefícios e características. Capacidade de aprender. Adaptação. Generalização. Plasticidade. Neurônio. Doutrina neuronal. Elementos. Sinapses. Bias. Função de ativação. Representação gráfica. Padrões arquiteturais. Representação do conhecimento. Aprendizagem. Processos. Tarefas. Paradigmas. Com um professor (supervisionada). Sem um professor: não supervisionada e por reforço. Leia o fichamento completo.

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