下载 | 最新教程《Artifical Neural Networks》
作者：哥德堡大学物理系 Bernhard Mehlig 教授
书名：《Artifical Neural Networks》
内容：结合统计物理学的知识详细讲述了机器学习中神经网络在物理学中的各种应用：包括深度学习、卷积网络、强化学习，以及其他各种有监督和无监督机器学习算法。
推荐理由：书很薄，只有 157 页，但相比目前市面上机器学习相关的书却极具特色。第一，他讲了许多当前流行书籍中很少涉及的内容，例如 Hopfield 网络；其次，书的内容主要是面向物理（特别是统计物理）的，可以说这是一本为物理学领域的师生所写的一本机器学习参考书。
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20190124
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神经网络（Neural Networks）是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛，以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交，有助于全面的神经网络研究，从行为和大脑建模，学习算法，通过数学和计算分析，系统的工程和技术应用，大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流，并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此，神经网络编委会代表的专家领域包括心理学，神经生物学，计算机科学，工程，数学，物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学，神经科学，学习系统，数学和计算分析、工程和应用。
官网地址：http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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