세 권의 책을 소개하려고 합니다. 아직 읽은 책은 아니므로 저의 개인적인 평가는 없지만 여기저기 찾아본 설명을 적었습니다.

Neural Networks for Pattern Recognition by Christopher M. Bishop은 저자가 아주 유명한 분이죠. PRML이라는 약자로 잘 알려진 Pattern Recognition and Machine Learning의 저자입니다. 수식이 많아서 어려운 책이란 리뷰가 있습니다만 Peter Norvig이 별점 5를 준 책이기도 합니다.

Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms And Applications by Laurene V. Fausett는 출판사에서 다음과 같이 설명한 책입니다. “An exceptionally clear, thorough introduction to neural networks written at an elementary level. Written with the beginning student in mind, the text features systematic discussions of all major neural networks and fortifies the reader’s understudy with many examples.” 입문서라고 생각하고 구입하면 될 듯 합니다. 분량도 450 페이지 정도.

Neural Network Design by Martin T. Hagan, Howard B. Demuth, Mark H. Beale, Orlando De Jess은 무료로 PDF가 공개되어있습니다! 사이트 방문하시면 PDF 다운로드 링크가 있습니다. 여러가지 주제가 나열되어있고 마지막에 케이스 스터디도 있는게 읽을만해보입니다. 다만 1,000 페이지가 넘는 분량이 압도적입니다.