有没有好理解的关于神经网络的书推荐？
想入门神经网络，看了几本都觉得不得要领，各位大神有没有好理解的书推荐？中英文不限。
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如果你有通信电子背景（我啊），Simon Haykin的Neural Networks and Learning Machines绝对值得一读，这本书从维纳滤波、卡尔曼滤波讲到神经网络，涵盖了所有主流的机器学习方法（SVM、PCA/ICA、RBF，SOM都是神经网络，好吧），对于人类故意创造的数据（雷达、电报），这些算法够了，但大数据不是人类故意产生的，你还需要学习基于统计的方法（按照马毅的说法，五六十年前不被重视的算法现在反而吃香，那时大家关注的都是香农、维纳等大V们，统计学家是靠转发这些大V拉粉丝的，偶尔也会怀念Bayesian）。
如果你有统计数学背景，并且认为hinton的dbn能代表神经网络的话（我反对，神经网络的world 太bigger了），推荐先把李航老师的《统计学习方法》看完，然后直接读Hinton那一帮人的paper。如果GMM，HMM，GHMM，boltzmann，Sparse Coding看不懂，就读源代码吧，别哭
如果你是学生物的，比如我隔壁的师兄师弟们，你首先。。。。然后。。。。。最后。。。。别想了，先把这篇《神经网络简史》
神经网络简史_尼克读懂了再考虑站队。毕竟老师说“二十一世纪 是生物的世纪”。你哭吧，给你一本《神经网络设计》
ps：共三本书，别的可以参考机器学习方面的书籍，有很多大牛已经推荐了
Neural Networks and Learning Machines (豆瓣)已经出版第三版 太经典了
神经网络设计 (豆瓣)不要买英文版 这本书被MATLAB收编成神经网络工具箱了 想看英文直接在matlab中enter help。太入门了
统计学习方法 (豆瓣)我的第一本机器学习书 再次感谢李航老师
入门推荐
书籍：
Neural Networks for Applied Sciences and Engineering: From Fundamentals to Complex Pattern Recognition
入门读物，里面有很多例子和代码，从perceptron learning开始讲的
课程：
Coursera Machine Learning 里面有几堂课是讲最简单的神经网络，推荐从第一周开始看，讲得很容易懂。斯坦福大学Andrew Ng教授讲的。