人工智能英文原著：《Static and Dynamic Neural Networks From Fundamentals to Advanced Theory》Madan M. Gupta, Liang Jin, Noriyasu Homma （PDF格式）

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书籍介绍：

本书《Static and Dynamic Neural Networks From Fundamentals to Advanced Theory》由Madan M. Gupta, Liang Jin和Noriyasu Homma三位学者共同编写，是一本全面介绍神经网络理论及其应用的专业书籍。
该书涵盖了静态和动态神经网络的基本原理到高级理论的广泛内容。作者们从基础概念开始，逐步深入探讨了各种类型的神经网络模型、学习算法以及性能分析方法。书中不仅详细介绍了前馈式、反馈式等传统神经网络架构，还扩展到了深度学习框架下的复杂网络结构。
此外，《Static and Dynamic Neural Networks From Fundamentals to Advanced Theory》强调理论与实践相结合的重要性，通过大量实例和案例研究展示了如何将神经网络技术应用于实际问题中。书中提供的示例不仅包括了传统的信号处理、控制系统等领域的问题，也涵盖了现代数据科学和人工智能中的热点话题如机器学习模型的构建及优化。
对于读者而言，此书提供了从理论基础到高级应用的一站式资源，适合于希望深入了解神经网络原理及其在不同领域中应用的研究人员、工程师以及研究生。无论是为了学术研究还是工业实践，这本书都能够为读者提供宝贵的指导和启示。
总之，《Static and Dynamic Neural Networks From Fundamentals to Advanced Theory》是一本全面且深入的著作，旨在帮助专业人士掌握神经网络领域的核心知识，并能够将这些理论应用于实际问题解决中去。